近日，上海市计算机学会公布2024年度教学成果奖名单，赵卫东老师荣获一等奖。他长期专注计算机科学教学与科研，在课程体系创新和人才培养方面成效显著。获奖项目《面向新工科的计算机专业实践教学体系构建与创新》聚焦工程教育需求，通过教学改革提升学生实践能力。该成果包含与阿里云合作结晶，其深度学习教材涵盖多个实际应用案例，如图像分类、声音识别等，助力读者深入理解算法实践。

"一丹一世界"二等奖 | MAJICFLUS_新浮世 创作分享

谷歌最新推出的Gemini 2.5 Flash AI模型在保持低延迟和成本效益的同时，通过引入思考能力为开发者解锁了智能代理构建、代码辅助等新应用场景。

NVIDIA推出的Llama Nemotron系列推理模型，基于Llama架构优化，包含Nano/Super/Ultra三款，在数学推理、编程和工具调用等任务中展现卓越性能。

PhysGen3D是清华等高校联合开发的创新框架，通过单张图像重建3D场景并模拟物理行为，实现从静态图像到动态交互的突破性转换。

Math24o是首个针对高中奥林匹克数学竞赛的中文大模型测评基准，采用2024年预赛真题实现自动化评估，为模型数学推理能力提供客观衡量标准。

Skywork R1V 是昆仑万维开源的多模态思维链推理模型，具备强大的视觉链式推理能力，能够在多个权威基准测试中取得领先成绩，推动多模态推理模型的发展。

PodAgent 是由香港中文大学、微软和小红书联合推出的播客生成框架，基于多智能体协作系统，自动生成高质量对话内容，支持声音角色匹配和语音合成，适用于媒体、教育、企业推广等多个场景。

北京大学、Hedra Inc. 和 Nvidia 联合推出的 Magic 1-For-1 模型，优化内存消耗和推理延迟，快速生成高质量视频片段。

Goedel-Prover 是一款由普林斯顿大学和清华大学等机构联合推出的开源模型，专注于自动化数学问题的形式证明生成。它通过将自然语言数学问题翻译成形式语言（如 Lean 4），显著提升了数学问题的证明效率。

DiffSplat 是由北京大学和字节跳动联合推出的一个高效 3D 生成框架，能够在 1-2 秒内从文本提示或单视图图像生成高质量的 3D 高斯点阵，并确保多视图下的一致性。

X-Dyna 是由字节跳动联合斯坦福等高校推出的动画生成框架，基于扩散模型实现单张图像动画化，支持面部表情和身体动作控制，生成高质量动态细节。

Search-o1 是中国人民大学和清华大学联合推出的创新框架，通过动态知识检索和精炼，提升大型推理模型在复杂任务中的推理能力。

Ingredients 是一款基于多ID照片与视频扩散Transformer相结合的定制视频生成框架，能够生成高质量、身份一致且内容灵活的视频。

Seer是由上海AI实验室与北大等机构联合推出的端到端操作模型，结合视觉预测与动作执行，显著提升机器人任务成功率。

CreatiLayout 是复旦大学与字节跳动联合推出的创新布局到图像生成技术，通过大规模数据集和孪生多模态扩散变换器，实现高质量图像生成与布局优化。

VMix 是一款创新的即插即用美学适配器，通过解耦文本提示和交叉注意力混合控制，显著提升图像生成的美学质量，支持多源输入和高质量视频处理。

TITAN 是哈佛医学院研究团队开发的多模态全切片病理基础模型，通过视觉自监督学习和视觉-语言对齐预训练，能够在无需微调或临床标签的情况下提取通用切片表示，生成病理报告。

联通元景（UniT2IXL）是中国联通AI推出的中文原生文生图模型，基于国产昇腾AI平台，优化中文语义理解，支持高质量图像生成。

Kheish 是一个开源的多智能体协调平台，基于大型语言模型（LLM）设计，能够通过灵活配置多个智能体来解决复杂任务。平台支持模块化集成、聊天式提示、反馈循环等功能，适用于代码审计、法律文件分析、客户服务自动化等多种应用场景。

VSI-Bench是由李飞飞和谢赛宁团队推出的视觉空间智能基准测试集，旨在评估多模态大型语言模型（MLLMs）在空间认知和理解方面的能力。该基准测试集包含超过5000个问题-答案对，覆盖近290个真实室内场景视频，涉及多种环境，能够系统地测试和提高MLLMs在视觉空间智能方面的表现。

Genesis是由卡内基梅隆大学联合20多所研究机构开源的生成式物理引擎，能够模拟世界万物，具有高度的物理准确性和快速的模拟速度，适用于机器人仿真、游戏开发、电影特效制作等多个领域。

BrushEdit是由腾讯、北京大学等机构联合推出的先进图像编辑框架，结合多模态大型语言模型和双分支图像修复模型，支持基于指令引导的图像编辑和修复。

Meta Motivo 是 Meta 公司推出的 AI 模型，旨在控制数字智能体的全身动作，提升元宇宙体验的真实性。该模型通过无监督强化学习算法，能够实现零样本学习、行为模仿与生成、多任务泛化等功能，适用于机器人控制、虚拟助手、游戏角色动画等多个应用场景。

CodeArena 是一个在线平台，用于测试和比较不同大型语言模型（LLM）的编程能力。通过实时显示多个 LLM 的代码生成过程和结果，帮助开发者选择适合的 LLM，并推动 LLM 技术的发展。

SynCamMaster是由快手科技联合浙江大学、清华大学等机构推出的全球首个多视角视频生成模型，能够结合6自由度相机姿势，从任意视点生成开放世界视频。该模型通过增强预训练的文本到视频模型，确保不同视点的内容一致性，支持多摄像机视频生成，并在多个应用场景中展现出巨大潜力。

DrivingDojo是由中国科学院自动化研究所与美团无人车团队联合推出的交互式驾驶世界模型数据集，包含18,000个视频片段，涵盖驾驶操作、多智能体交互及开放世界驾驶知识。该数据集为自动驾驶模型的开发提供了坚实基础，并定义了动作指令跟随（AIF）基准，用于评估世界模型在执行动作控制的未来预测能力。

MVGenMaster是由复旦大学、阿里巴巴达摩院和湖潘实验室联合推出的多视图扩散模型，专注于新视角合成（NVS）任务。该模型通过整合3D先验信息，显著提升了NVS的泛化和3D一致性，并能从单一图像生成多达100个新视图。此外，研究团队还推出了包含160万场景的大型多视图图像数据集MvD-1M，以支持模型的训练和优化。