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基于预训练的 Cosmos-Predict2.5-2B，SkeLAM 使用总计约 10 小时的机器人交互数据进行训练。在人手到机器人的迁移实验中，输入换成人类演示，生成视频中的机械臂仍然呈现出与演示对应的运动方向。迁移时模型参数全部冻结，没有针对这些演示额外微调。
从单幅图像恢复三维结构，到多视图场景建模、动态 4D 重建，再到机器人、自动驾驶、SLAM 与视频生成，如何让模型在不依赖逐场景优化的前提下，直接、高效地理解并重建三维世界，正在成为 3D 视觉领域的
SLAM 在自动驾驶、机器人、AR/VR 乃至具身智能系统中都是至关重要的环节，它决定了算法能否在一个陌生环境中一边“看懂世界”，一边“知道自己在哪”。
在三维重建、NeRF 训练、视频生成等任务中，相机参数是不可或缺的先验信息。传统的 SfM/SLAM 方法（如 COLMAP）在静态场景下表现优异，但在存在人车运动、物体遮挡的动态场景中往往力不从心，并且依赖额外的运动掩码、深度或点云信息，使用门槛较高，而且效率低下。
「即便最终赢家不是它，它也足够意义重大。」一位 LAM 产品经理这样评价 Manus AI 的行业价值。
据外媒 12 月 20 日消息，由华人创立的 AI 公司 rabbit 又获得了一笔千万美元的融资，这是他们近 2 个月所获得的第 3 笔融资。