斯坦福 EE292R 科学与人工智能及数据｜2026 年秋季｜从世界模型到世界智能体

QwenLM/BlenderWorld

Qwen 团队发布的一个用于评估 3D 创作视觉智能体的基准，全称为“Benchmarking Visual Agents for 3D Creation from Real-World References”。基准包含 9 个类别、22 个子类共 223 个任务，智能体根据任务简报和参考素材在 Blender 中交付可编辑工程文件及指定导出物，可用 bw evaluate 进行评估；仓库提供论文、Hugging Face 与 ModelScope 数据集链接。

Robostral Navigate：单摄像头 AI 导航

Robostral Navigate: single-camera AI navigation | Mistral AI

Mistral 推出的首个面向具身导航的模型 Robostral Navigate，规模 8B，仅用单个普通 RGB 摄像头和自然语言指令即可让机器人在环境中移动，无需深度传感器、LiDAR 或多摄像头。文中称其在未见过的 R2R-CE 基准上达到 76.6% 成功率，基于自建模拟数据与 token 高效技术构建，结合指向式导航与强化学习。

推荐开源 Hi3D V1.0 三维生成模型

这是 Hi3D v1.0 的官方 GitHub 仓库，提供推理代码、模型权重和文档，发布日期标注为 2026 年 10 月 23 日。据 README，该模型基于 Sparc3D 表示与细化架构，以同一物体的参考图像为条件把粗略网格细化为高分辨率几何，报告称训练使用约两百万个精选 3D 资产、细化分辨率达 1536³；仓库不含训练代码与论文评测工具。

用于 Sim2Real 迁移的域随机化

Domain Randomization for Sim2Real Transfer

Lil'Log 博客介绍机器人领域域随机化（Domain Randomization）的文章。先说明仿真到真实迁移的困难与系统辨识等思路，然后讲均匀域随机化的做法，从优化和元学习两个角度解释其原理，并介绍面向任务性能的引导式域随机化，包括匹配真实数据分布和借助仿真器数据引导两类方法。