VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建
VGGT4D：无需训练，挖掘3D基础模型潜力，实现4D动态场景重建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？
来自主题: AI技术研报
6967 点击 2025-12-17 14:38
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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？
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。
谷歌发布Gemini 2.5 Flash原生音频模型，不仅能保留语调进行实时语音翻译，更让AI在复杂指令和连续对话中像真人一样自然流畅。这一更新标志着AI从简单的「文本转语音」跨越到了真正的「拟人化交互」时代。
微软在《Cell》公布了最新成果：GigaTIME能把一张H&E切片翻译成过去稀缺的免疫图谱，并在人群尺度重建TIME。癌症免疫研究的许多旧限制，也因此开始松动。
在深入技术细节之前，我们先用一张漫画来直观理解 COIDO (Coupled Importance-Diversity Optimization) 解决的核心问题与方案：正如钟离在漫画中所言，面对海量视觉指令数据的选择任务，传统方法需要遍历全部数据才能进行筛选造成大量「磨损」（高昂计算成本）。同时在面对数据重要性和多样性问题时，传统方法往往顾此失彼。
大家还记得Mira Murati吗？那个曾经主导ChatGPT开发的“AI女王”，OpenAI的前CTO，2024年突然离职后，让整个科技圈炸锅！短短几个月，融资20亿美元，估值飙到120亿美元，现在更传出新一轮融资目标直冲500亿美元！这速度，这手笔，简直是AI界的“神话”！而最近的重磅炸弹来了：他们的首款产品Tinker正式全面开放！不再需要等待名单，人人可用！
a16z 把旗下的一线投资人聚在了一起，来预测 2026 年的 AI 行业要解决的核心问题和新机会。整体看下来，一个核心趋势：2026 年，AI 已经不仅仅是一个提升效率的工具了，将彻底重塑从工业制造、企业软件到个人体验的方方面面。我们将从单纯「使用 AI」迈入到一个在「AI Native」环境中思考、创造和运营的全新时代。
想象一下，只需要一句话描述，AI 就能为你拍出一部完整的短剧？为了让这个想法变成现实，香港大学黄超教授团队开源了 ViMax 框架，并在 GitHub 获得 1.4k + 星标，专注于 Agentic Video Generation 的前沿探索。通过多智能体协作，ViMax 实现了真正的 "自编自导自演"—— 从创意构思到成片输出的完整自动化，把传统影视制作的每个环节都搬进了 AI 世界。
AI与医学的深度融合，为健康领域的进步创造了前所未有的机遇。
随着基础模型的日益成熟，AI领域的研发重心正从“训练更强的模型”转移到“构建更强的系统”。在这个新阶段，适配（Adaptation） 成为了连接通用智能与垂直应用的关键纽带。