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Zhiyuan Institute of Artificial Intelligence
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3D AI 进展：物体关节、4D 动态与高效重建
3D 计算机视觉的最新研究正超越简单的形状重建，转向理解物体的关节、运动和高效处理。CVPR 2026 上发表的论文探讨了 AI 如何推断物体的可动部件及其功能，如 PARTICULATE 框架所示。此外，Velox 等新方法正在学习动态 4D 物体的紧凑表示，捕捉随时间变化的几何形状和外观。效率也是一个关键焦点，HeSS 等研究开发了优化 VGGT 等复杂模型的技术，以实现更快、更准确的 3D 重建。
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机器人专家齐聚一堂，共同应对具身人工智能发展中的数据挑战
最近的一次沙龙汇聚了近200名具身人工智能领域的专家，共同探讨如何将机器人从实验室推向现实世界所面临的挑战，重点关注数据收集和模型训练。与会者指出，当前的数据收集方法效率低下且成本高昂，收集到的数据很大一部分无法用于训练。讨论还涉及了改进数据对齐、标准化评估基准的必要性，以及类似于大型语言模型中使用的预训练范例的潜力。