機器之心AI 評分63
北大團隊 DragMesh 被 IJCV 接收：拖拽一次即可生成 3D 關節運動
北京大學團隊的 DragMesh 被 IJCV 接收。使用者只需在已有 3D 資產上對目標部件拖拽一次，系統就能生成符合關節約束的完整運動軌跡，無需重新生成整個物體。方法上先用 KPP-Net 預測關節型別、軸與原點，再由 Dual Quaternion VAE 並行生成 16 幀軌跡，並通過跨模態語義蒙皮把同一套運動遷移到 Mesh 或 3D Gaussian Splatting。
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Google Developers blog● 精選AI 評分68
Google 發布 ML Drift：端側通用 GPU 推理框架
Google AI Edge 推出 ML Drift，一個面向端側 AI 與機器學習推理的高效能通用 GPU 計算框架。它把 OpenGL ES、OpenCL、Metal、WebGPU 等底層硬體與圖形計算 API 抽象掉，讓開發者無需直接處理這些介面，就能在移動端與桌面端建置即時互動式 ML 體驗，覆蓋從複雜影片特效到生成式 AI 的場景。
量子位● 精選AI 評分65
國產 3D 模型 Hi3D 開源 V1.0，V3.0 精度達 2048³
Hi3D 正式開源 V1.0 3D 生成模型的程式碼與權重，已在 GitHub 和 Hugging Face 上線，官方稱可免費使用。V1.0 沿用 Sparc3D 架構，訓練資料擴至約 200 萬個篩選後的 3D 資產（Sparc3D 的 4 倍），幾何提取解析度最高 1536³；技術報告稱其多檢視保真度 0.75、細節豐富度 0.841 在所列對比方法中排名第一，切片成功率 90%。
機器之心● 精選AI 評分66
數美萬物開源 Hi3D V1.0，最高 1536³幾何解析度
數美萬物將圖生 3D 模型 Hi3D V1.0 開源，程式碼與權重已在 GitHub、Hugging Face 發布，基於 Sparc3D 稀疏表示框架。訓練用 3D 資產從約 50 萬擴至約 200 萬，新增 1536³層級，最高有效稀疏表面提取解析度為 1536³，官方稱該模型在開源前已進入真實使用者生產工作流驗證。技術報告顯示，562 組人類偏好對比中它勝出 469 次、綜合得分 85.9%，多視角一致性 0.75 與細節豐富度 0.841 在九種對比方法中最高。
llama.cpp releasesAI 評分38
llama.cpp 的 OpenCL 後端新增 IM2COL_3D 支援
llama.cpp 建置 b11797 為 ggml-opencl 後端加入 IM2COL_3D 支援，讓 OpenCL 路徑可以處理三維卷積的 im2col 展開。同一提交還統一了 kernel 與 host 端的資料型別，並修復了舊款 Adreno GPU 的相容問題；該改動由高通工程師參與提交。
Google Developers blog● 精選AI 評分67
Model Explorer 支援自訂編譯器 IR 視覺化除錯
Google AI Edge 的 Model Explorer 現在支援自訂編譯器中間表示，並提供 TOSA、VGF、PTE 等開源介面卡，面向端側機器學習。開發者可用分層圖視覺化、分屏檢視和逐節點 trace 疊加來發現匯出迴歸、驗證硬體委託，在本地定位到週期級的延遲瓶頸。
Hacker News front pageAI 評分68
AI 數天自動反編譯遊戲，Flash 版以撒獲 1440p 原生移植
AI 現在能在數天內自動反編譯遊戲，把編譯後的成品還原成原始碼再重新編譯到其他平台，產出支援高幀率、動態解析度與模組的原生版本。作者舉例 IsaacRecomp 將 2011 年 Flash 版《以撒的結合》自動移植為 C++，從鎖定 30FPS、低解析度變為原生 1440p、插值到 165FPS，同類專案已有數百個，涵蓋《科林麥克雷拉力賽 2.0》《最終幻想戰略版 Advance》《銀河戰士 Prime》，開發中的 AnyPS5 號稱可把任意 PS5 遊戲移植到 PC。
llama.cpp releasesAI 評分48
llama.cpp b11560 為 Hexagon NPU 新增 IM2COL_3D 支援
llama.cpp 建置 b11560 為 Hexagon NPU 後端新增 IM2COL_3D 支援，並把 hex-im2col 核心重寫為規範的 DMA 雙緩衝流水線，去掉除法運算與低效的 fp16 轉換，同時將 kernel_params 與 VTCM 佈局預計算移到 host 側、支援非連續檢視。該系列提交由 OpenCode 輔助完成，共同作者為高通的 Max Krasnyansky。
機器之心● 精選AI 評分71
TUM 提出 Tadpole：自編碼器預訓練 3D 物理基礎模型，線上學習免存 202TB 資料
慕尼黑工業大學團隊提出 Tadpole，用自編碼器而非預測下一時刻作為預訓練目標，先學三維物理場的通用表示，再遷移到重建、動力學預測與生成。預訓練採用線上學習，GPU 上的求解器即時生成資料直接送入訓練，累計使用約 202 TB 資料卻無需本地儲存，在高速 SSD 環境下整體速度約為離線方案的 1.8 倍。模型用隨機裁剪區域性區域統一不同變數數與解析度的資料，零樣本重建最高到 1024³；
X @GoogleDeepMind● 精選AI 評分73
@GoogleDeepMind: Meet EmbeddingGemma 2, our first natively multimodal open model for on-device embeddings.
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，稱其為首個原生多模態的端側嵌入開放模型。該模型在文字之外，把程式碼、影像、音訊與影片統一對映到同一個共享向量空間，可用於在裝置本地完成跨模態檢索與相似度計算。官方目前只給出這一定位，未公布引數規模、上下文長度、適配硬體與開源許可等細節。
llama.cpp releasesAI 評分46
llama.cpp b11729 為 Qwen3 加入雙向注意力支援
llama.cpp 發布 b11729，為 Qwen3 加入雙向注意力（bidirectional attention）與 dense_2 輸出投影支援，模型轉換指令碼 conversion/base.py 會讀取 use_bidirectional_attention 欄位。
X @Kimi_Moonshot● 精選AI 評分61
Kimi K3.1 Pro 可直接在 Blender、虛幻引擎等工具中工作
Kimi K3.1 Pro 可直接在 Blender、Unreal Engine、Godot 和 CAD 等 3D 建模與遊戲行業常用工具中工作。在測試多檢視渲染轉 CAD 程式碼生成的 BenchCAD 上，它藉助這些工具得分 92.7%，接近 Claude Opus 5.5 的 96.2% 與 GPT-6 Astra 的 95.9%。官方稱它能產出較完整的專案，覆蓋資產搭建、場景組裝、動畫與渲染。
r/ClaudeAI top of the dayAI 評分33
AI 遊戲混搭熱潮：Claude 一週完成 MW2 滑板模組
開發者 chasm 用 Claude 等 AI 工具，把 Skate 3 的物理、招式圖和骨骼重定向塞進 2009 年的《使命召喚：現代戰爭 2》，原本需數年的逆向工程被壓縮到約一週。
機器之心● 精選AI 評分78
港大 EgoWild2Dex 用 538.9 小時人類第一視角資料訓練機器人
香港大學 MMLab 提出 EgoWild2Dex，直接用 538.9 小時未經編排的人類第一視角資料訓練雙臂機器人，每個下游任務只需不到 1 小時真機資料，拆快遞、用熱熔膠槍固定手辦、製作冷飲等長時序任務平均成功率達 96.7%。方法核心是 GeoFormer 幾何變換模組，把晃動的人類視角對齊到機器人視角，處理速度比傳統投影加修復流程快 21.9 倍，再將人類、手套與真機資料統一到機器人動作空間做漸進式聯合訓練。
Google Developers blogAI 評分62
A2UI 推出 Express 格式：token 用量最多減至 1/3
A2UI 支援可切換推理格式，新增的 A2UI Express 會把緊湊的 Python 風格語法經 Agent SDK 編譯成標準 A2UI JSON，token 用量最多減少 3 倍，延遲同步下降。開發者還可以結合 TypeSafe 的 Jev 系統決策模型進行受控生成，在 300ms 內渲染出已知結構的介面，同時讓較小模型流式輸出文字。前端渲染器與元件目錄無需改動，Python、TypeScript、Dart 均可使用。
Hacker News front pageAI 評分30
Show HN：在手機上搭建 3D 世界，再到 Vision Pro 與 Quest 的 XR 裡探索
Show HN 上出現一個名為 camilleworld 的專案：在手機上搭建 3D 世界，然後進入 Apple Vision Pro 與 Meta Quest 的 XR 環境中瀏覽。入口是 3d.camilleworld.com/play/，手機端負責搭建，頭顯端負責沉浸式檢視。原帖只給出連結，未說明支援機型、是否需要帳號或是否收費；發帖時僅 3 分、0 條評論。