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95 后团队做 3D 大模型，拿下头部游戏重磅合作，正在定义 3D 生成的新规则

影眸科技年轻团队携 3D 生成模型 Rodin 获头部游戏合作。其研究入选 SIGGRAPH 最佳论文提名，还完成融资。新模型 Rodin Gen - 2 提升生成质量与可控性，在多领域应用，定义 3D 生成新规则。

Youware可快速将AI生成网页部署到线上。其更新后支持调用MCP生成网页，深度适配主流MCP服务，使用门槛低且免费。还上线积分系统，首页分类筛选更详细，作品页增随机按钮。用案例展示了其强大的网页生成能力。

文章指出一些人认为多模态方法能实现AGI，但作者觉得此策略会失败。真正的AGI要理解物理世界，而LLMs只是记忆规则。此外，规模最大化方法用于AGI有数据稀缺问题，多模态建模也存在诸多问题。

多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。

北大联合小红书提出的 Uni - Instruct 框架被 NeurIPS 2025 接收，它统一超 10 种单步扩散模型蒸馏方法，在多项任务达最佳性能，还能用于文本到 3D 生成。

多模态大语言模型（MLLMs）研究热门，有效评估成关注焦点。CVPR2025将举办多模态LLM评测Tutorial，梳理评估基准，探讨评估方法，聚焦‘幻觉现象’，团队经验丰富，覆盖多板块内容。

该项目解决学术演示两核心问题，用智能体PaperTalker生成视频，还设Paper2Video基准评估。介绍了PaperTalker使用步骤，含环境、配置、推理，也说明了Paper2Video评估指标及运行方法。

过去几年联合推理模型进展快，但生物医学领域能力碎片化、脆弱或难解释。2026 年，学术界应推进多模态模型建设，关注深度整合、可解释性、数据效率和适应性及模型在工作流中的整合。

中国科学院计算技术研究所（ICTNLP）开源类GPT - 4o多模态模型Stream - Omni，支持文本、视觉和语音任意组合交互，核心是高效模态对齐技术，少量多模态数据即可训练，有多种使用场景。

大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。