在空间智能（Spatial Intelligence）飞速发展的今天，全景视角因其 360° 的环绕覆盖能力，成为了机器人导航、自动驾驶及虚拟现实的核心基石。然而，全景深度估计长期面临 “数据荒” 与 “模型泛化差” 的瓶颈。
在电影与虚拟制作中，「看清一个人」从来不是看清某一帧。导演通过镜头运动与光线变化，让观众在不同视角、不同光照条件下逐步建立对一个角色的完整认知。然而，在当前大量 customizing video generation model 的研究中，这个最基本的事实，却往往被忽视。
蚂蚁健康与北京大学人民医院王俊院士团队历时6个多月，联合十余位胸外科医生共同打磨，发布了全球首个大模型专病循证能力的评测框架—— GAPS（Grounding, Adequacy, Perturbation, Safety），及其配套评测集 GAPS-NSCLC-preview。
文本提示图像分割（Text-prompted image segmentation）是实现精细化视觉理解的关键技术，在人机交互、具身智能及机器人等前沿领域具有重大的战略意义。这项技术使机器能够根据自然语言指令，在复杂的视觉场景中定位并分割出任意目标。
硅谷宠物情感智能公司Traini宣布已完成超5000万元人民币融资，资金将主要用于多模态情感模型研发、软硬件产品迭代及海外市场扩张。老股东Tao Foundation及小米联合创始人洪峰继续跟投。
直到刚刚，用最新的图像模型NextStep-1.1，扳回一球。总体来看，这次开源的NextStep-1.1解决了之前NextStep-1中出现的可视化失败（visualization failures ）问题。其通过扩展训练和基于流的强化学习（RL）后训练范式，大幅提升了图像质量。
在一场技术演讲中，Netflix 工程部的资深大牛 Jake Nations，开场就抛出了一个几乎所有工程师都心照不宣的“坦白”。几乎每个正在使用 Copilot、Cursor、Claude 写代码的人，都干过同一件事：让 AI 生成代码，看起来没问题，就直接交付。测试通过、功能可用、部署成功，但当系统真的在凌晨三点出问题时，没人能再说清楚它为什么还能跑。
什么？决定 AI 上限的已不再是底座模型，而是外围的「推理编排」（Orchestration）。
中山大学等机构推出SpatialDreamer，通过主动心理想象和空间推理，显著提升了复杂空间任务的性能。模拟人类主动探索、想象和推理的过程，解决了现有模型在视角变换等任务中的局限，为人工智能的空间智能发展开辟了新路径。
在文生图（Text-to-Image）和视频生成领域，以FLUX.1、Emu3为代表的扩散模型与自回归模型已经能生成极其逼真的画面。
