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无需多视角，单图重建可交互3D模型！南洋理工开源结构推理框架

南洋理工大学团队提出MonoArt，将单目可动物体重建建模为渐进式结构推理过程，通过四个关键模块逐步推理，无需外部先验，在PartNet - Mobility基准测试中表现领先，兼顾推理效率，还可用于下游任务。

智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench，构建全新开发范式，解决具身智能演进制约，提升策略模型筛选与训练效率。

普渡大学等研究者提出 DiDi-Instruct 后训练方法，可将扩散大语言模型推理加速 60 倍，超越传统 GPT 模型。该方法实现推理效率与效果双提升，为大语言模型落地提供新方案。

过去60天，Vercel AI Gateway调用数据显示，开源模型Token调用份额从28%涨至62%，反超闭源模型。英伟达60亿美元入局扶持，闭源虽推新降价仍失领先，开源走向大规模应用。

由浙江省卫生健康信息中心、蚂蚁健康等联合开发的AntAngelMed医疗大模型正式开源。它凭借独创训练与架构，在权威评测中表现优异，降低算力门槛，将专业知识、诊疗能力与计算架构融合，为医疗AI落地奠基。

今天国产大模型热闹非凡，Kimi更新至K2.5版本。它是万亿参数的MoE基础模型，开源且在多项评测表现佳，视觉与编码能力强，还引入Agent Swarm功能，实测展示其解决各类复杂任务能力。

大语言模型在结构化表格数据处理上表现不佳，清华大学崔鹏团队开源的 LimiX-2M 模型，仅 2M 参数，却能同时支持分类、回归等任务，性能超越经典模型，且训练、运行成本低，科研友好。

美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力，用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足，还分析错因，开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力，在仿真测试中效果显著。

AI 进入医疗领域需谨慎，此前美国引入不成熟 AI 致手术失误频发。全球首个医疗视频理解大模型元智医疗视频理解大模型发布并开源，解决了医疗视频领域的任务优化、数据缺失和无法评测痛点。

ACL 2025中选论文里，浙大与腾讯联合团队提出STA方法，深入模型内部分析神经元激活模式，干预关键神经元，抑制有害行为、保留通用性能，还在多模型实验验证效果，并将部分方法开源。