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全景视觉的Depth Anything来了！Insta360推出DAP，200万数据打造全场景360°空间智能新高度

Insta360等团队推出全景度量深度基础模型DAP，构建200万量级全景数据引擎，设计三阶段伪标签管线，在模型架构上也有创新，在多项测试中效果优异，项目代码与模型已开源。

东方理工陈云天等团队在论文中提出让视频扩散模型学习“潜在科学知识”的框架，方法分三步，在流体和台风数据实验中表现超主流方法，展示生成式AI在科学建模的探索。

亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。

香港大学与上海AI Lab联合提出VLN - R1，可将自然语言指令转化为连续导航动作，打破传统链条。它有两阶段训练等创新支柱，在测试中表现出色，小模型性能佳，推动具身智能从数字向具身认知跨越。

谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o，用扩散Transformer生成CLIP图像特征，采用顺序预训练策略。对比多种设计方案，确定CLIP + Flow Matching最佳，模型在多任务测试表现卓越且全开源。

人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。

字节发布InfinityStar框架，将5秒720p视频生成时间从30多分钟缩至58秒，还支持多样任务。它基于对视频本质思考设计时空金字塔模型，将时空分离，通过多项技术优化，性能表现出色，不过也存在一些技术局限。

Everywhere是两个学生辍学开发的开源交互式AI助手，能感知屏幕内容，在任意界面使用。它功能多、细节优，支持多场景，集成多种AI模型，使用简单，还提供个性化体验。

半结构化表格布局多样、结构复杂，让自动化数据处理困难。上海交大等团队发布 ST - Raptor 框架，提出 HO - Tree 数据结构及树上操作，构建 SSTQA 数据集，提升表格问答准确率，弥补大模型处理短板。

随着大模型广泛应用，AI 生成内容追溯和版权保护成问题，现有水印技术面临效力与文本质量的矛盾。清华和港中文团队提出 MorphMark 自适应水印框架，动态调强度，在多模型实验中表现优。