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影身智能完成多轮融资，用原生3D数据重新定义机器人认知｜甲子光年

影身智能已连续完成多轮融资，累计近亿元。其以‘原生3D动态世界模型’为核心技术，采用与市场不同的‘升维’思路，用自研的‘影身360’系统采集3D数据，还落地柔性智造行业，目标是打造通用人工智能产品。

Awesome-Nano-Banana-images收集Nano-banana在各任务场景生成的惊艳图片与提示词，展示Google图像生成与编辑无限可能。文中列举插画变手办、根据地图箭头生成图片等110个案例及对应输入和提示词。

南洋理工陶大程教授团队等合作，为解决多模态大语言模型处理高分辨率图像问题，探索 RAG 应用可行性，提出 Retrieval-Augmented Perception (RAP) 框架，在多任务上提升性能，已被 ICML 2025 接收。

传统3D动画制作依赖骨骼绑定与关键帧编辑，成本高。现有自动化方法有局限。北京航空航天大学团队提出AnimaX框架，结合视频扩散模型与骨骼动画优势，支持任意骨骼拓扑，生成动画质量高、速度快，泛化能力强。

这是对Nano Banana核心团队的专访。团队认为图像生成质量提升空间有限，未来关键在模型可表达性和读懂用户意图。还探讨了图像模型发展趋势、应用场景、产品设计、评估方式等，提及与传统工具将长期共存。

腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数，却能和千亿级大模型竞争，获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’，依托高质量预训练和结构化后训练，多方面表现突出且已全面开源。

作者用 Kimi K3 为墨问的 CatReader 增加发现页，实操中它多数时候快且抗用，不过周五晚变慢，收尾工作交给了 GLM 5.2。对用户觉得 K3 又慢又贵的问题进行分析，还区分了 Kimi App 和 Kimi Code 使用场景。

4月13日生数科技发布视频大模型Vidu Q3，在SuperClue榜单断层登顶。它从‘生成视频’转向‘驱动剧组’，升级后能嵌入内容生产流程，实现‘万物可参，声画同出’，在多赛道表现亮眼。

南洋理工大学研究者发表《3D Scene Generation: A Survey》综述，系统归纳300+篇论文，将3D场景生成方法分四大范式解析，还总结应用，探讨挑战与未来方向，如保真度提升、引入物理约束等。

继π0后，具身智能基座模型WALL - OSS正式开源，多项指标超越π0。它是通用多模态具身模型，具良好推理和泛化能力。背后自变量机器人刚完成近10亿A + 轮融资，开源将降低具身智能门槛。