在上一篇文章中，我们系统梳理了AI Agent 记忆机制的全景综述AI Agent最新「Memory」综述 ｜多所顶尖机构联合发布。今天我将带您了解一项最近很火的Agent记忆项目「HINDSIGHT」
视觉–语言–动作（VLA）模型在机器人场景理解与操作上展现出较强的通用性，但在需要明确目标终态的长时序任务（如乐高搭建、物体重排）中，仍难以兼顾高层规划与精细操控。
有人私信我：这种级别的干货，外面都是打包卖几千块的课，你就这么免费发出来了？
在计算机图形学、三维视觉、虚拟人、XR 领域，SIGGRAPH 是毫无争议的 “天花板级会议”。 SIGGRAPH Asia 作为 SIGGRAPH 系列两大主会之一，每年只接收全球最顶尖研究团队的成果稿件，代表着学术与工业界的最高研究水平与最前沿技术趋势。
继 SAM（Segment Anything Model）、SAM 3D 后，Meta 又有了新动作。
科技赛道从不缺“造梦者”，但能精准击中行业痛点的“破局者”往往寥寥。
可支持24帧/秒的长时流式生成。
如何让针对静态场景训练的3D基础模型（3D Foundation Models），在不增加训练成本的前提下，具备处理动态4D场景的能力？
如今，以 DeepSeek-R1 为代表的深度思考大模型能够处理复杂的推理任务，而DeepSearch 作为深度思考大模型的核心搜索器，在推理过程中通过迭代调用外部搜索工具，访问参数边界之外的最新、领域特定知识，从而提升推理的深度和事实可靠性。
多模态推理又有新招，大模型“记不住教训”的毛病有治了。
今天聊一聊我们如何做高质量rerank。
李飞飞团队最新的空间智能模型Cambrian-S，首次被一个国产开源AI超越了。
北京大学团队提出了一种新的视觉语义场景补全方法HD²-SSC，用于从多视角图像重建三维语义场景。该方法通过高维度语义解耦和高密度占用优化，解决了现有技术中二维输入与三维输出之间的维度差异，以及人工标注与真实场景密度差异的问题，从而实现更准确的语义场景补全。
在个性化视觉生成的实际应用中，通用视觉基础模型的表现往往难以满足精准需求。为实现高度定制化的生成效果，通常需对大模型进行针对性的自适应微调，但当前以 LoRA 为代表的主流方法，仍受限于定制化数据收集与冗长的优化流程，耗时耗力，难以在真实场景中广泛应用。
他们不光能造GPU，还能写出全球顶级的算法！摩尔线程这次开源给国产具身智能递了一把「神兵利器」。
一页纯文本的记忆是看不清世界的。
LLM 智能体很赞，正在成为一种解决复杂难题的强大范式。
如何让针对静态场景训练的 3D 基础模型（3D Foundation Models）在不增加训练成本的前提下，具备处理动态 4D 场景的能力？
开源模型再次迎来一位重磅选手，就在刚刚，小米正式发布并开源新模型 MiMo-V2-Flash。
Canvas-to-Image 是一种新型图像生成框架，将多种控制方式（如身份、姿态、空间布局）整合到一个统一画布中，用户可通过直观操作生成高保真、多控制的图像。它简化了创作流程，让用户在单一界面完成复杂创作，为AI创作工具提供了新范式。
生成式模型正在成为机器人和具身智能领域的重要范式，它能够从高维视觉观测中直接生成复杂、灵活的动作策略，在操作、抓取等任务中表现亮眼。但在真实系统中，这类方法仍面临两大「硬伤」：一是训练极度依赖大规模演示数据，二是推理阶段需要大量迭代，动作生成太慢，难以实时控制。
近日，南京大学教授郑鹏和团队造出一种全新的超级蛋白质，不仅比人体肌肉组织里的天然蛋白质坚韧 4 倍以上，而且还能在开水里安然无恙，甚至能够承受 150℃ 的高温，这打破了人们对于蛋白质怕热的固有印象。蛋白质的机械强度被人工设计提升到纳牛顿的级别，堪比自然界已知的最坚韧的一些分子相互作用。
作者提出了一个大规模、高质量、多类别的指令跟随的视频编辑数据集 OpenVE-3M，共包含 3M 样本对，分为空间对齐和非空间对齐 2 大类别共 8 小类别。
就在昨天，新加坡国立大学、中国人民大学、复旦大学等多所顶尖机构联合发布了一篇AI Agent 记忆（Memory）综述。
通用大模型（LLM）的狂飙突进，终于在医疗垂直领域的「最后一公里」撞上了硬墙。虽然 ChatGPT 在 USMLE（美国执业医师资格考试）中表现优异，但在面对需要「火眼金睛」和「毫厘必争」的心脏手术台上，通用大模型的表现究竟如何？
就在刚刚，英伟达正式开源发布了其新一代AI模型：NVIDIA Nemotron 3。Nemotron 3 系列由三种型号组成：Nano、Super 和 Ultra。官方介绍其具备强大的智能体、推理和对话能力。
当前，AI 领域的研究者与开发者在关注 OpenAI、Google 等领先机构最新进展的同时，也将目光投向了由前 OpenAI CTO Mira Murati 创办的 Thinking Machines Lab。
过去三年，扩散模型席卷图像生成领域。以 DiT (Diffusion Transformer) 为代表的新一代架构不断刷新图像质量的极限，让模型愈发接近真实世界的视觉规律。
南洋理工大学研究人员构建了EHRStruct基准，用于评测LLM处理结构化电子病历的能力。该基准涵盖11项核心任务，包含2200个样本，按临床场景、认知层级和功能类别组织。研究发现通用大模型优于医学专用模型，数据驱动任务表现更强，输入格式和微调方式对性能有显著影响。
近期，强化学习（RL）技术在提升语言模型的推理能力方面取得了显著成效。
