搜索
AI会议助手Otter.ai宣布从General Catalyst的Customer Value Fund（CVF）获得3.2亿美元融资，将用于企业业务增长、市场推广、国际扩张和产品创新，其ARR已突破1亿美元。
近年来，3D 生成模型在几何质量和渲染效果上进步很快。从 Mesh 到 NeRF、3D Gaussian Splatting，生成一个外观完整的三维物体已经不再困难。现有不少 articulated 3D generation 工作，更多关注的是从输入中生成一整套可动 3D 资产，包括物体几何、部件划分以及关节结构。
中科大与智象HiDream.ai团队提出Hi-DiT，采用时间门控机制在共享Transformer中分阶段协调Latent与Pixel双流以兼顾生成效率与细节保留，在ImageNet 256×256上达到1.06 FID，论文已被ECCV 2026接收。
AI 正从看懂画面，走向理解空间、预测变化、执行动作。
经过 Octop 团队与社区开发者一段时间的共同推进，在一次次测试、打磨与优化之后，我们正式推出 Octop 1.0 GA版本（General Availability，正式发布版），并同步上线腾讯云轻量应用服务器（Lighthouse）与云服务器（CVM）官方应用镜像——购买即用的自托管 AI 助手，现在触手可及。
一段人坐上椅子的视频，对人类而言再普通不过。我们不仅能看见 “人坐了下来”，还天然理解椅子承受人体重量，人与椅面形成接触并最终稳定，这些重力、接触与作用关系共同构成真实世界中的物理交互。但对今天的三维重建系统而言，“看见动作” 与 “重建真实交互” 仍是两回事。一个视觉上准确坐在椅子上的人体，进入物理仿真后，椅子可能因结构缺失倒下，人体也可能与椅面严重穿模。视觉上成立，并不意味着物理交互上成立。
中国科技又拿下“全球第一”，这次突破难在哪？
真实家庭任务往往从「不完整的信息」开始：机器人不知道目标在哪里，用户也未必能一次说清自己想要什么。面对「帮我从餐桌上拿点零食」这样的模糊指令，机器人不仅要主动寻找候选物体，还要在发现面包和多个甜甜圈后进一步询问用户，确认究竟该拿哪一个。
给生成模型引入仿真，补上难以获得的声音感知。
图灵奖得主Yann LeCun在ECCV 2026发表Keynote演讲，论证"预测像素"是伪命题，阐述JEPA在抽象表征空间预测世界的机制，并建议研究者放弃生成式模型与大语言模型，转向联合嵌入架构与世界模型以实现人类水平智能。