文章探讨了AI技术的变革，指出从确定性时代转向概率性时代的挑战。传统软件依赖精确逻辑，而AI则像聪明的实习生，具备创造力但不可控。作者建议程序员重构技能，设计护栏以管理AI的不确定性，适应新的编程范式。

英伟达研究团队推出融合推理能力的高效可合成分子投影框架 ReaSyn，采用反应链表示法，将合成路径视为 LLM 的 CoT 推理路径，为破解分子合成的现实难题开辟了新路径。它借鉴大型语言模型中的 「思维链推理」 思想，从技术底层为解决可合成分子设计的核心痛点提供了新思路。

本研究提出了一种自适应模板网格重建网络（ATMRN），有效解决了传统方法忽视个体解剖变异的问题。实验结果表明，该方法在皮层网格重建方面达到了新的基准，适用性广泛。

本研究通过基尔霍夫-赫尔姆霍兹方程重建核反应堆中的中子通量分布，提出了一种数据驱动的格林函数近似方法，验证了其可靠性和预测的唯一性，从而提升了安全监测与性能分析能力。

本研究提出了Pixel3DMM，通过预测每个像素的几何信息，从单幅RGB图像重建3D人脸模型。实验结果显示，该方法在姿态和表情的几何准确性上提升超过15%。

本研究提出了一种新训练方法，通过分阶段训练解决扩散自编码器在图像重建中结构恢复与细节提升的平衡问题，实验结果表明该方法能够生成高质量图像。

该研究解决了现有4D重建方法在类别特定模型和慢优化方法上的局限性，提出了一种新颖的变换器基础的前馈解决方案LIM，通过因果一致性损失进行指导，实现了隐式3D表示的时间插值。研究表明，LIM能够以秒级速度生成高质量的插值帧，并为现有制作流程提供一致的uv纹理网格序列。

本研究提出了一种视频扩散模型，解决了3D重建与生成之间的条件缺口，提升了生成模型的训练效果，并验证了其在稀疏视图和遮挡输入下的视图合成有效性。

本研究针对单目图像中的双手重建存在的挑战，如复杂的手势和遮挡问题，提出了一种新颖的框架，集成了基础模型驱动的2D先验和基于扩散的交互优化，以提高重建的准确性和鲁棒性。通过引入融合对齐编码器和双手扩散模型，实验表明该方法在多个数据集上实现了最先进的性能，显著改善了对遮挡的处理和交互的可靠性。

本研究提出了Endo3DAC框架，针对内窥镜深度估计和三维场景重建中的自监督学习，填补了医疗领域基础模型适应策略的空白。通过冻结基础模型并训练新设计的GDV-LoRA，显著提升了深度和姿态估计的效果。

本研究解决了使用LiDAR测量进行大规模户外环境3D映射时平滑且无伪影的表面重建问题。文章提出了一种基于深度学习的方法，通过优化物理信息损失函数来学习表面流形的带符号距离场，从而降低表面尖锐边缘的出现。实验表明，该方法在准确性和光滑度上优于现有的先进技术。

本研究提出了一种语言引导的少样本3D重建方法，解决了传统6D物体姿态估计对大数据集和高计算成本的依赖。该方法通过少量图像和语言查询，实现高质量的3D网格重建，提升了准确性和效率。

本研究解决了传统MRI扫描时间过长以及非笛卡尔采样过程中复杂的迭代重建问题。通过提出一种新颖的生成对抗训练隐式神经表示（k-GINR），该方法能够有效处理病人特异性优化，显著提高了在高加速条件下的MRI重建性能，特别是在肝脏影像中体现了良好的适应性和准确性。

本文解决了在模型动物园和文件传输机制中分发人工智能模型面临的安全挑战，提出了一种多层次的安全防御策略。通过内容解除和重建（CDR）与移动目标防御（MTD）的结合，本文展示了在对抗恶意攻击时的100%解除率，显著提升了模型文件的安全性。

本研究提出了一种新方法Plane-DUSt3R，旨在解决多视角图像中的房间布局估计问题。该方法利用3D模型DUSt3R进行高效估计，效果优于现有技术。