「高斯建模与渲染」共找到 362 篇相关文章
SimpAgent (ICCV2025 Highlight)：上下⽂简化重塑GUI智能体，更少计算，更强性能
在多模态大模型加持下，纯视觉GUI智能体成通用操作智能体重要方向，但面临元素与历史上下文问题。哈工深和华为提出SimpAgent，从上下文简化建模入手，实现更快更强性能，工作被ICCV 2025录用。
奖励模型预训练新范式POLAR：突破强化学习短板，有望打通RL链路扩展“最后一环”
强化学习中奖励模型设计与训练是瓶颈，上海人工智能实验室提出奖励建模新范式POLAR。它摆脱传统“绝对偏好”限制，契合强化微调框架，通过对比学习训练，实验证明其性能和泛化性佳，有望打通RL链路扩展最后一环。
Meta发布40页报告，具身智能的下一步是「心智世界模型」：能听，能看，能理解，会共情
Meta发布40页报告，首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型，与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习，心智世界模型在多智能体协作潜力大。
“多模态方法无法实现AGI”
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。
谷歌Gemini火力全开！实测：原生图像生成新升级确实强
谷歌Gemini原生图像生成功能升级，图像质量更好、文本渲染更准、生成速度更快。可融合图片元素、实时编辑等，能免费试玩，开发者可集成API。实测表现惊艳，也有翻车情况，还能搭配Gemini 2.5 Pro。
国产GPU开始造世界！国内首个全栈具身智能仿真平台来了
摩尔线程发布国内首个全栈国产化具身智能仿真平台MT Lambda，实现Sim-to-Real真机验证。该平台像物理AI训练流水线，集成物理、渲染、AI引擎。其依托全功能GPU和MUSA架构，还构建了云端、端侧、生态闭环。
让世界模型推理效率提升70倍：上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。
北大卢宗青团队新作：超 70% 实机成功率，支持语言指令的功能性抓取系统
现有抓取研究多在稳定性层面，而功能性抓取更接近真实世界的智能。北大卢宗青团队提出DemoFunGrasp方法，对功能性抓取重新建模，在仿真与真实场景均超70%成功率，还引入视觉语言模型让机器人理解语言指令。
SnapMoGen：44 小时动作数据 + 12 万文本注释，文本驱动动作生成数据集
近年来文本驱动动作生成有进展，但受限于数据集质量。Snap团队提出SnapMoGen数据集和MoMask++模型。前者有2万条动作片段和12.2万条文本描述，后者建模更有效，还结合LLM提升适用性，但二者都有局限。
奥特曼亲自上阵，Images 2.0登顶王座！大米刻字，生图跨入GPT-5时代
OpenAI上线ChatGPT Images 2.0，奥特曼称其是从GPT - 3到GPT - 5的飞跃。它是首个‘会思考’的图像AI，能精准听懂中文指令、渲染复杂UI，在Arena榜单登顶，解决了多语言、风格等痛点。