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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。
10月20日，南京国际博览中心，首届2026物理AI与世界模型大会开幕。
这两年大模型圈有一条几乎没人怀疑的信条，Scaling Law。
用 AI 最让人崩溃的瞬间，莫过于你花半天纠正它把任务做对，换个新会话，它转头又踩进同一个坑里。模型做过了事，却没变成它的成长。跑通单次任务之外，它真正缺的是把反馈转化为经验，并在之后主动调用。
在游戏里，如果你走到一扇门前，不确定能不能进去，通常的做法是先转身往回走两步，再跳两下，看看能不能翻过旁边的墙。
配音、听录音、转写全覆盖。
现在的大模型，已经越来越擅长从自然语言直接生成一个可以运行的游戏。
如何把屏幕上罗列的实验流程准确变成一连串的实际操作？这个问题直指 AI 科研落地的核心门槛：AI 能够输出可行的实验方案，却很难自主完成整套线下实操。
团队盯住的是一个很实际的问题：Agent 明明保存了项目计划，预算更新后却仍按旧版本行动；看过环境截图，下一步又忽略了画面里已改变的状态。它究竟是没记下来、没及时更新，还是找到了证据却没用上？
稀疏注意力减少了主注意力的计算量，但负责筛选 token 的索引器仍可能成为长上下文推理的瓶颈。小红书 Dots 团队自研的 DoSA 利用分数上下界，在保持原始 Top-K 选择结果的前提下加速索引器，并在测试中提前过滤了约 97% 的候选。