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港中文薛天帆团队：实现 4K 全景视频生成，普通视频也能「长出空间」丨CVPR 2026

香港中文大学薛天帆团队提出CubeComposer框架，可将普通视角视频扩展成原生4K的360°视频。研究在两个数据集测试，结果显示其在多指标上优于基线。该成果突破技术上限，让普通人也能制作360°视频。

开源项目colleague-skill上线不到一周获7600+ Star。它由@titanwings开发，可凭同事材料生成能替其工作的AI Skill，有双层架构、多源采集等亮点，还介绍了使用方法与项目结构。

香港科技大学谭平教授团队与地平线团队发布3D场景表征与大规模重建新方法SAIL - Recon，突破现有模型处理能力瓶颈，可实现万帧级场景表征抽取与定位重建，在多数据集上表现优于现有方法。

小扎发信称要打造并赋能个人超级智能，虽未明说放弃开源，但暗示谨慎选择开源内容，似要加入Close AI行列。Meta愿景是让个人超级智能普及，与业内部分观点不同。

本文聚焦Multi - Agents模拟预测这一AI前沿方向，介绍其发展、原理、应用场景及代表公司。它能为人类社会建可反复运行的“世界模型”，虽潜力大，但面临验证难、技术瓶颈等问题。

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。

大神Karpathy预言只有复杂UI界面、不提供文本交互的应用将被淘汰，还点名Adobe、CAD。他言论引发讨论，支持者强调后端接口，反对者认为专业软件有其价值。此外，他还批判大模型编程‘重生成轻判别’。

文章介绍《Not All Steps are Informative: On the Linearity of LLMs' RLVR Training》，揭示RLVR训练中LLM权重和输出概率线性变化，提出“权重外推”法，可实现6.1倍训练加速，还介绍三种策略及实验结果。

9月11日，机器之心联合出品的外滩大会见解论坛聚焦具身智能。多位学界和业界代表分享看法，如孙富春称训练场可破数据瓶颈，江磊指其是新型数据工厂。思辨和圆桌环节探讨技术路线、应用场景等关键问题。

Anthropic CEO Dario Amodei预测几年内将出现月费10万美元、支持1亿词上下文窗口的AI模型。Google Research论文揭示LLM能在不改变权重下，通过「临时便签」机制学习，还介绍了其原理与实验验证。