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随着生成式 AI 的快速发展，从文本生成图像、视频，到构建完整的三维世界，AI “创造空间” 的能力正以前所未有的速度突破边界。然而，现有 3D 场景生成方法仍存在明显局限：模型往往直接输出每个物体的几何参数（位置、大小、方向等），结果容易出现漂浮、重叠、穿模等问题；场景结构缺乏逻辑一致性，难以编辑或复用，更无法像程序那样精确控制空间关系与生成逻辑。
2020年，当Grant Lee决定从微软的高级产品经理岗位上抽身而出时，他心中有一个巨大的“冲突”：他服务过的企业用户，每年要花费数百万小时在PowerPoint上进行重复的、毫无美感可言的排版工作。这些沉重且效率低下的工具，似乎成为了现代办公中不可撼动的“数字官僚主义”。Lee相信，这种低效的、基于静态幻灯片的演示方式，在即将到来的AI时代将彻底终结。他需要一把“剃刀”，来切断这种低效的循环。
在灵巧手通用抓取的研究中，由于动作空间维度高、任务具有长程探索特征且涉及多样化物体，传统强化学习（RL）面临探索效率低、奖励函数及训练过程设计复杂等挑战。
近期，DeepSeek-OCR提出了“Vision as Context Compression”的新思路，然而它主要研究的是通过模型的OCR能力，用图片压缩文档。
2025 年秋的具身智能赛道正被巨头动态点燃：特斯拉上海超级工厂宣布 Optimus 2.0 量产下线，同步开放开发者平台提供运动控制与环境感知 SDK，试图通过生态共建破解数据孤岛难题；英伟达则在 SIGGRAPH 大会抛出物理 AI 全栈方案，其 Omniverse 平台结合 Cosmos 世界模型可生成高质量合成数据，直指真机数据短缺痛点。
知识图谱推理是人工智能的关键技术，在多领域有广泛应用，但现有方法存在推理效率低、表达能力不足、过平滑问题等挑战。中科大研究团队提出DuetGraph，采用双阶段粗到细推理框架与双通路全局 - 局部特征融合模型，实现推理精度与效率的平衡，为大规模知识推理提供解决方案。
作为视频创作者，你是否曾梦想复刻《盗梦空间》里颠覆物理的旋转镜头，或是重现《泰坦尼克号》船头经典的追踪运镜？
让模型先解释，再学Embedding！ 来自UIUC、ANU、港科大、UW、TAMU等多所高校的研究人员，最新推出可解释的生成式Embedding框架——GRACE。过去几年，文本表征（Text Embedding）模型经历了从BERT到E5、GTE、LLM2Vec，Qwen-Embedding等不断演进的浪潮。这些模型将文本映射为向量空间，用于语义检索、聚类、问答匹配等任务。
在3D内容创作领域，如何像玩乐高一样，自由生成、编辑和组合对象的各个部件，一直是一个核心挑战。香港大学、VAST、哈尔滨工业大学及浙江大学的研究者们联手，推出了一个名为 OmniPart 的全新框架，巧妙地解决了这一难题。该研究已被计算机图形学顶会 SIGGRAPH Asia 2025 接收。
在最近的一篇 NeurIPS 25 中稿论文中，来自中山大学、加州大学 Merced 分校、中科院自动化研究所、诚橙动力的研究者联合提出了一个全新开源的高自由度灵巧手平台 — RAPID Hand (Robust, Affordable, Perception-Integrated, Dexterous Hand)。