清华姚班到全球 3D AI 第一：胡渊鸣的 Meshy ARR 已超 4000 万美元
清华姚班到全球 3D AI 第一：胡渊鸣的 Meshy ARR 已超 4000 万美元当文字、图像、视频已经先后被生成式 AI 重写，3D 很可能就是下一站。
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6661 点击 2026-04-22 10:01
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当文字、图像、视频已经先后被生成式 AI 重写，3D 很可能就是下一站。
如何创建大规模的Physical AI数据，来加速Physical AI开发者的进展。我们采取的方法，本质上是用算力去换数据；
近日，国内多模态生成式人工智能公司智象未来（HiDream.ai）宣布完成超5亿元新一轮融资。本轮融资由东方富海、安徽省投资集团旗下的省产业投资公司、峰华资本等新股东联合投资，同时合肥产投、兴泰集团、合肥高投、安徽省人工智能母基金等老股东持续加注。
在生成式视频快速发展的今天，模型已经能够生成高质量的短视频片段，但一个更具挑战性的问题正逐渐成为研究焦点：
大模型（LLM）的世界知识和推理能力是实现下一代推荐系统，即基于大模型的推荐系统（LLM4Recsys）的重要基石。来自meta ai的研究者们尝试将推理模型引入再排序阶段，推荐系统的最后一环。
生成式模型当检索器大材小用效果还不好？
快手的这篇论文，正是对这一问题交出的一份沉甸甸的工业级答卷。他们提出了 GR4AD（Generative Recommendation for ADvertising），一个横跨表征、学习、服务三大层面协同设计的生成式广告推荐系统，并已全量部署于快手广告平台，服务超过 4 亿用户。
在生成式 AI 领域，视觉分词器（Visual Tokenizer）通常采用固定压缩率 —— 无论是单调的监控画面，还是复杂的动作大片，都被切分为等量的 Token。这种 "一刀切" 的做法不仅会造成巨大的计算冗余，也产生了 “信息量” 不同的 Token，不利于下游理解生成任务处理。
在具身智能领域，机器人操作的泛化能力一直是一个核心挑战。当前，视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型主要分为两大范式：端到端模型与分层模型。端到端 VLA 模型（如 RT-2 [1], OpenVLA [2]）严重依赖海量的 “指令 - 视觉 - 动作” 成对数据，获取成本极高，导致其在面对新任务或新场景时零样本泛化能力受限。
动点出海获悉，总部位于泰国的AI软件公司Amity宣布完成1亿美元D轮融资。Amity称，这也是迄今东南亚生成式AI领域规模最大的单笔融资之一。据了解，本轮融资由EDBI领投，Asia Partners、SMDV、CMLIM Capital等机构参投。完成本轮融资后，Amity累计融资金额达到1.6亿美元。此前，Amity曾于2024年完成6000万美元C轮融资。