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750城市+5000小时第一人称视频，上海AI Lab开源面向世界探索高质量视频数据集
上海人工智能实验室等机构联合推出持续迭代的高质量视频数据集项目Sekai，含Sekai-Real和Sekai-Game两个数据集，还训练了模型Yume。它特点突出，团队按四环节构建，望成世界建模等领域的数据基石。
蚂蚁具身研究首次亮相！就解决了机器人「看」透明玻璃这些难题，还开源了
蚂蚁灵波科技开源高精度空间感知模型 LingBot-Depth，针对性解决机器人识别真实世界的「玻璃问题」。其构建双线并行数据集，提出掩码深度建模思路，在深度补全等任务中表现出色，且已具备落地能力。
刚刚，首个空间原生的具身视觉基模开源！机器人更会看我们的世界了
蚂蚁灵波发布并开源了面向机器人真实任务的空间原生视觉基模 LingBot-Vision 及空间感知模型 LingBot-Depth 2.0，能让机器人更精准地感知世界，解决透明反光材质、小目标和远距离目标等视觉难题。
Nano Banana不及格，开源模型一分难求！上海AI Lab新基准直击文生图模型痛点
上海人工智能实验室等联合发布首个多学科文生图考试基准GenExam，覆盖10学科、1000题。实验显示，GPT - 4o严格评分正确率仅12.1%，开源模型接近0分，暴露出模型在专业场景的短板。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。
开源对机器人的价值，远超大模型时代的想象丨唐文斌深度对谈抱抱脸创始人
Dexmal联合创始人唐文斌与Hugging Face联合创始人Thomas Wolf指出当前机器人研究痛点，联合推出开放、统一、可复现的真实世界机器人评测平台RoboChallenge.ai，探讨开源对机器人的价值、评测平台搭建等问题。
阿里通义新年礼物：开源最强Qwen-Image-2512版本告别AI塑料感与文字乱码
通义万相新年前发布Qwen - Image - 2512版本。它是开源界最强文生图模型，在AI Arena盲测中表现出色。能消除AI塑料感，攻克文字渲染难题，在还原真实世界和重构视觉元素逻辑排版上有显著提升。
李飞飞终于把空间智能讲明白了：AI 的极限不是语言，世界远比文字更广阔！
李飞飞在人工智能聚焦语言模型时关注空间智能。她指出当前AI局限，亲自撰文阐述构想。构建具空间智能的世界模型挑战大，但应用潜力大，如创意、机器人、科研医疗教育等领域，能赋能人类。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
突破视觉仿真算力瓶颈！新一代具身智能仿真框架开源：高吞吐并行高保真渲染助力规模化训练
具身人工智能向以视觉为中心转型，但面临“看得真”和“训得快”难题。清华大学智能产业研究院等提出GS - Playground通用多模态仿真框架，融合高吞吐量并行物理仿真与高保真视觉渲染，成果被RSS 2026录用，将开源。