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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)。
前不久，我们在收集新闻时，发现一款名为「AI 男子」的女性向 AI 陪伴项目正式上线，主要理念是“创造一个可以与自己喜欢的人交谈的世界”。「AI 男子」由日本公司 Odd Number 打造，上线初始便在 X、Instagram 和 TikTok 等主流社媒全面布局。
就在上周的 Meta Connect 开发者大会上，Meta 发布了三款全新智能眼镜，但本该展示“未来体验”的现场演示却屡屡翻车。Bosworth 随后在 Instagram 上火速澄清，否认了小扎的说法。他坦言，这不是 Wi-Fi 的问题，也不是场地的原因，而是 Meta 自己的设置和失误。
近日，Gamma 创始人 Grant Lee 首次公开了公司的真实营收数据： 月经常性收入（MRR）已达到 480 万美元，折算年经常性收入（ARR）超过 5000 万美元。
图检索增强生成（GraphRAG）已成为大模型解决复杂领域知识问答的重要解决方案之一。然而，当前学界和开源界的方案都面临着三大关键痛点： 开销巨大：通过 LLM 构建图谱及社区，Token 消耗大，耗
1台AIPC，2个人，3天，复刻出爆款AI笔记Granola核心功能。Granola是一个“很通人性”的AI应用——我们需要的不是转录，而是符合个人大脑特征的AI工具。
从 Cursor 到 Perplexity，从 Pika 到 Granola，硅谷多家未来独角兽背后，站着同一个早期捕手：AI Grant。