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PhysInOne
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新框架从视频中学习隐式3D物理
研究人员开发了一个名为Neural Voxel Dynamics的自监督框架，可以直接从视频中学习隐式3D物理。该方法通过在3D体素潜在空间（Volumetric Latent Space）而非2D图像空间中进行预测，解决了当前生成视频模型的局限性。通过反投影语义特征并利用单目深度先验，该模型学习了一个条件于动作的转移算子，该算子在不依赖显式经典模拟器的情况下隐式地模拟物理现象。
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CVPR 2026：D4RT荣获最佳论文，PhysInOne数据集发布
CVPR 2026会议圆满结束，Google DeepMind的D4RT凭借其4D动态场景重建技术荣获最佳论文奖，牛津VGG则连续第二次获得最佳论文奖。此次会议还发布了PhysInOne这一旨在推动世界模型和具身AI研究的庞大数据集，标志着重大进展。会议也见证了中国研究者的显著成就，包括本科生获得最佳论文提名，以及美团开源其560B参数的LongCat MoE模型。