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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。

在OpenAI主导的MLE - Bench基准测试上，百度伐谋2.0击败对手登顶。此前有团队刷榜引发风波，官方新增清洁赛道。伐谋2.0在多方面优化，还在汽车、金融、科研等产业落地解决难题。

3月1日，由上智院和复旦大学主办的‘AI4S智能体CNS挑战赛’启动报名。赛事聚焦自主科研智能体，设四项挑战任务，要求零人工干预，超越CNS成果SOTA。评审阵容强大，旨在推动科研范式变革。

文章指出 AI 编程关键在协作方式，规范驱动开发（SDD）应运而生。它有诸多价值，但落地面临工具短板等挑战。企业可将其适配现有工作流，长远看需将规范作为动态指南，实现智能体编排开发的质量转变。

南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer，这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架，解决了传统方法身份漂移难题，在多方面表现优异。

2025年AI Coding赛道上，TRAE是国产AI IDE代表作。7月其SOLO Beta版反响好，如今正式版全量推送。它定位为‘具备响应感知的编程智能体’，新增功能，还限时免费体验，实测显示开发能力强。

北京航空航天大学与中关村实验室团队提出全新框架InSUR，入选NeurIPS 2025。该框架可基于指令生成对抗样本，首次实现3D SemanticAE生成，从采样、建模、评估三方面突破，实验验证其有效性与可扩展性。

生成式AI已迈入第二阶段，核心是能“动手办事”的AI智能体。未来AI以AI助理和AI代理形式存在，两者协同工作将带来工作方式革命，但面临记忆、信任、伦理等挑战。

现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。

OpenAI与Retro Bio合作开发的GPT‑4b micro，是专为蛋白质工程设计的GPT-4o微型版本。它改进诺奖获奖蛋白变体，将干细胞重编程标记物表达量提升50倍，还能减少DNA损伤，研究团队公布更多突破细节。