摘要/导语：CubeComposer：一种基于时空自回归的360°视频生成框架，兼顾清晰度、连贯性与沉浸感。 作者：郑佳美 编辑：岑峰 很多人都经历过这样一种落差。现实里的空间是立体的，是包围人的，是可以转身、抬头、回望的，可一旦被手机或相机拍成视频，世界立刻被压缩成一个窄窄的取景框。 暴雨来临前的天空并不只在镜头正前方，深夜街区的压迫感也不只来自路面，商场中庭、地下车站、展馆大厅、建筑内部，这些真正让人产生现场感的东西，往往恰恰存在于镜头之外。我们记录下了事件，却没有真正留住空间，保存了画面，却没有保存身处其中的感觉。 这也是今天沉浸式内容产业最真实的困境之一。大家已经越来越明确地意识到，未来的视频不只是给人看，更是给人进入、环视和停留的。VR、数字展陈、虚拟空间、文旅体验、游戏场景、线上看房、远程教育，这些领域真正需要的都不是普通平面视频，而是能够承载空间感、方向感和临场感的全景内容。 问题在于，需求已经跑在前面，生产方式却还停在后面。要拍摄高质量 360°...

MangoBench：评估多智能体在多目标任务中协作能力的离线基准。 作者丨郑佳美 编辑丨岑 峰 很多人其实已经在不知不觉中接触到了多智能体协作带来的变化。 电商大促时，仓库里往往不是一台机器人在工作，而是一整组机器人同时分拣、运输、避让和交接。自动驾驶真正困难的地方，也不只是让一辆车学会开，而是让很多辆车在同一条路上彼此配合。现实中的很多复杂任务，本质上都不是单个智能体可以独立完成的，智能系统也是一样。 但现实世界并不会给这些系统太多试错机会。仓库机器人撞一次货架，工业机械臂装错一次零件，代价都是真实的。也正因为如此，越来越多研究开始转向离线强化学习，也就是先利用已有数据训练策略，而不是依赖实时试错。 可一旦从单智能体走向多智能体，难度会迅速上升，因为系统不仅要学会做决策，还要在反馈有限的条件下学会协作。 这正是当前行业里的一个现实瓶颈。很多方法在实验环境里效果不错，但到了离线多智能体场景中，往往很快暴露出问题。...

TARA：融合生物知识与视觉特征，提升模型推理能力。 作者丨郑佳美 编辑丨岑 峰 近年来，多模态大模型的发展正在不断推动视觉理解能力的提升。从图像分类、目标检测到视觉问答等任务，视觉系统已经能够在多种场景中实现较高水平的识别和推理能力。然而，在更复杂的层级视觉识别任务中，现有模型仍然存在明显不足。 现实世界中的许多视觉概念天然具有层级结构，例如生物分类体系中的“界—门—纲—目—科—属—种”，以及商品分类、医学诊断等领域中的多层级标签体系。这类任务不仅要求模型识别具体类别，还需要理解不同类别之间的层级关系和语义结构。但目前多数视觉模型仍然基于扁平分类框架进行训练，在进行层级预测时容易出现分类路径不一致或层级关系冲突等问题。 与此同时，在开放世界环境中，视觉模型还需要具备识别未知类别的能力。以生物识别任务为例，现实世界中的物种数量远远超过现有数据集的覆盖范围，新的物种仍在不断被发现。 当模型面对训练数据中未出现的类别时，往往难以进行合理推断。如何利用已有知识帮助模型理解类别之间的层级结构，并在有限数据条件下推断未知类别，逐渐成为当前视觉智能研究中的重要问题。...