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NTU S-Lab 团队探索可动 3D 新方向：结构、关节、纹理一次到位
南洋理工大学 S-Lab 团队发布研究，提出统一建模框架，能从单张图像生成可动三维对象，在几何精度、外观一致性与运动合理性上显著提升，解决了现有方法的难题，为相关领域发展奠定基础。
头号玩家照进现实！NTU发布世界模型交互新范式，攻克主动操作难题
南洋理工大学MMLab团队推出Hand2World，让AI世界模型能真正互动。它摒弃旧有遮挡误导，用3D手部结构与射线编码解耦手与头运动，实现闭环持续交互，基于单目视频全自动标注，为AR、机器人交互铺路。
ICCV 2025｜训练太复杂？对图片语义、布局要求太高？图像morphing终于一步到位
图像处理中‘图像morphing’常见又有创意，但以往技术有训练复杂等问题。南洋理工大学等团队提出FreeMorph方法，无需训练实现图像变形，通过改进注意力机制解决特征丢失和过渡不连贯问题，实验效果佳。
让AI生成视频「又长又快」：Rolling Forcing实现分钟级实时生成
南洋理工大学与腾讯ARC实验室联合研究，由博士生刘坤昊等完成，提出Rolling Forcing方法，通过滚动窗口联合降噪等创新设计，突破实时长视频生成瓶颈，实现分钟级实时生成，还支持交互控制，但仍有优化方向。
流式意图检测+永久记忆，NUS&NTU发布Pask：把贾维斯AI拉进现实
南洋理工大学谢之非团队提出Pask，采用「底层小模型流式意图检测」+「上层Agents执行」架构，实现实时、有深度、基于个人全局记忆自进化的主动智能体。它包含需求检测、长期记忆和主动系统模块，经测试效果良好。
NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D：面向真实物理世界的3D资产生成范式
论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成，提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL，还提出 3D 生成框架 PhysXGen，实现从图像到真实 3D 资产的生成。
合成数据≠生成模型：一文读懂合成数据的全新范式
最新研究提出合成数据全新分类框架，突破‘生成模型=合成数据’传统认知，涵盖多种方法。还按应用层次划分场景，指出合成数据面临模型坍塌等挑战，正成新型基础设施。
ICLR2026｜东方理工大学、上海交通大学等：GenSR：把“离散的公式搜索”变成“连续的地图寻优”
符号回归（SR）目标是从观测数据自动发现数学表达式，但经典方法在离散方程空间搜索有局限。东方理工与上海交大团队提出GenSR，将方程世界重参数化为连续隐空间，用双分支CVAE构造并搜索，实验效果良好。
告别昂贵人工标注，英伟达全自动视频理解助力小模型逆袭顶级大模型
麻省理工、英伟达等推出FoundationMotion，它是全自动数据生成流水线，能解决运动数据稀缺难题。通过自动标注生成问答数据，让小模型经微调后在运动理解上超越顶尖闭源模型，还介绍了其数据生成、问答设计等环节。
“35岁以下科技创新35人” 中国区新一届入选者名单发布，他们是中国科技创新的坚强力量
《麻省理工科技评论》揭晓2025年“35岁以下科技创新35人”中国区入选者名单，AI是核心主线。如罗福莉推动国产大模型发展，范铃羚关注低能耗智能计算等。这些青年才俊来自多领域，正塑造中国创新生态。