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AI 图像生成通常遵循「能力越强、代价越高」的铁律；与此同时，学界却在悄悄质疑另一个更根本的浪费：传统 VAE 对图像语义几乎一无所知，而 DINOv2、SigLIP 等视觉编码器早已从数亿张图片中习得了丰富的视觉常识。图像生成模型，真的需要从零开始「发明」对图像的理解吗？
近年来，3D Gaussian Splatting（3DGS）在三维视觉和图形学中展现出很强的表示与渲染能力。相比传统体素或神经辐射场，它用一组可优化的各向异性高斯来表示三维场景，既能保留连续空间结构，又能实现高速渲染。
如果把现在最热门的几条 3D 生成技术线放在一起看，你会发现它们正在遇到一个很像的问题。
OpenAI宣布AI首次自主攻克顶级数学开放问题，连证明思路都让数学家意想不到！这个问题叫做平面单位距离问题，由匈牙利数学家保罗·Erdős在1946年首次提出。看视频（视频有亮点，曾经的清华本科特将获得者陈立杰是这个突破的的研究人员）
让 AI 来管理代码的话，每次读 500 行反而比读 1000 行更费 Token，而且人工编排流程真不如让大模型自己定，「很多的事儿，还是很反直觉的」
OpenAI又双叒搞数学了。
2026 年以来，OpenAI、Anthropic、LangChain 等机构纷纷发布关于 Harness Engineering 的技术博客，OpenClaw、Hermes Agent 等项目的火爆更让 Harness Engineering 成为业界热词。人们的共识正在形成：模型的能力释放，依赖于一套精密的外部框架。
在教育科技领域，题库是核心资产，更是连接学生、教师与知识体系的关键入口。
仅仅一个月后，阿里又带着最强旗舰模型杀回来了！今天上午，在 2026 阿里云峰会上，阿里全新一代千问旗舰模型 Qwen3.7-Max 登场了！在 Arena 公布的最新一期全球大模型盲测总榜中，Qwen3.7-Max 总成绩位列国产模型第一：傲视一众国产大模型
5月初的一个上午，我走进杭州西溪附近的一间办公室，眼前的人被同事叫醒，从地板上爬起来。头戴一顶深灰色、紧紧包住脑袋的绒布帽，上身是一件紫色紧身短袖上衣，露出清晰可见的肌肉线条，而下身是一条黑色长裙。