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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。

腾讯与清华联合论文入选USENIX ATC '25，阐述稳定运行多年的TGW网关架构，展示无损迁移、故障自愈及定位系统。该架构应对业务流量挑战，有高性能、高可用等特性，还分享运营经验。

本次直播将介绍最新研究成果 MemRL，提出作用于情景记忆的运行时强化学习方法，使 LLM Agent 能判断记忆价值，检索高价值经验，提升复杂未知环境下泛化性能与任务成功率。

北航陆峰教授团队联合东京大学，提出视频理解新框架 TSS，引入“状态”作视觉锚点，解决抽象文本指令与具象视频对齐难题，已被 AAAI 2026 接收，代码已开源。

多模态大语言模型正经历范式转变，目标是实现全模态协同交互。但现有评测体系难跟上模型发展。飞捷科思和复旦团队推出 FysicsWorld 基准，可评测模型多能力，还提出 CMCS 策略，为全模态智能发展提供指引。

生成式AI在三维空间面临挑战，传统3D生成成果粗糙难编辑。团队推出MeshCoder，将三维输入翻译成结构化代码，有分部件生成等优势。介绍其实现路径、实验性能，也指出局限并展望未来。

哈工深张正团队联合多团队发布论文，提出 NaLaFormer 框架，解决线性注意力两大核心缺陷，保持线性复杂度同时精度超越，在多任务表现出色，如超分任务显存降 92.3%。

清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground，被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题，是全栈重新设计的仿真基础设施。

2026年6月，CVPR第二届计算机视觉推理扩展研讨会（ViSCALE 2026）将在美国回归。由顶尖机构学者联合举办，将汇聚顶尖学者探索视觉模型突破瓶颈之法。会议亮点多，还开启论文征稿，欢迎积极投稿。

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。