一张图，一个3D世界！今天，李飞飞团队重磅放出实时生成世界模型「RTFM」，通过端到端学习大规模视频数据，直接从输入2D图像生成同一场景下新视角的图像。值得一提的是，它仅需单块H100 GPU便能实时渲染出持久且3D一致的世界。
李飞飞的世界模型创业，最新成果来了！刚刚，教母亲自宣布对外推出全新模型RTFM（A Real-Time Frame Model），不仅具备实时运行、持久性和3D一致性，更关键的是——单张H100 GPU就能跑。
近年来，NeRF、SDF 与 3D Gaussian Splatting 等方法大放异彩，让 AI 能从图像中恢复出三维世界。但随着相关技术路线的发展与完善，瓶颈问题也随之浮现：
3D 生成正从纯虚拟走向物理真实，现有的 3D 生成方法主要侧重于几何结构与纹理信息，而忽略了基于物理属性的建模。
本周，我们邀请 3D 大模型公司 VAST 的创始人和 CEO 宋亚宸（Simon），和我们聊聊 VAST 最新 3D 生成大模型 Tripo 3.0 背后的故事。这位 97 年的创业者短期内连续融资三轮、每轮数千万美金，积攒了足够的子弹，在闷头苦干一年后，Simon 今年首次上播客，和我们探讨了几个关键的战略问题：
VLA模型通常建立在预训练视觉语言模型（VLM）之上，仅基于2D图像-文本数据训练，缺乏真实世界操作所需的3D空间理解能力。
在三维重建不断走向工程化的今天，前馈式3D Gaussian Splatting（Feed-Forward 3DGS）正火速走向产业化。 然而，现有的前馈3DGS方法主要采用“像素对齐”（pixel-aligned）策略——即将每个2D像素单独映射到一个或多个3D高斯上。
由华中科技大学与小米汽车提出了业内首个无需 OCC 引导的多模态的图像 - 点云联合生成框架 Genesis。该算法只需基于场景描述和布局（包括车道线和 3D 框），就可以生成逼真的图像和点云视频。
业界首个高质量原生3D组件生成模型来了！来自腾讯混元3D团队。现有的3D生成算法通常会生成一体化的3D模型，而下游应用通常需要语义可分解的3D形状，即3D物体的每一个组件需要单独地生成出来。
在 AI 技术浪潮狂飙的 2025 年，市场的聚光灯无疑主要打在了 AI Agent 这位年度主角身上，它所预示的自动化与智能交互的未来，吸引了绝大部分的目光与资本。
