视觉大模型 / VLM

Seed3D 2.0: Advancing High-Fidelity Simulation-Ready 3D Content Generation

Seed3D 2.0: 推动高保真仿真准备的3D内容生成

Diandian Gu, Jing Lin, Gaohong Liu, Jiahang Liu, Su Ma, Guang Shi, Jun Wang, Qinlong Wang, Qianyi Wu, Zhongcong Xu, Xuanyu Yi, Zihao Yu, Jianfeng Zhang, Zhuolin Zheng, Yifan Zhu, Rui Chen, Hengkai Guo, Xiaoyang Guo, Mingcong Han, Xu Han, Xiu Li, Yixun Liang, Weiqiang Lou, Junzhe Lu, Guan Luo, Minghan Qin, Shuguang Wang, Yuang Wang

机构 * ByteDance（字节跳动） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：VLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CV

AI总结 Seed3D 2.0通过改进生成保真度、仿真能力及应用范围，引入统一PBR模型和仿真准备模型套件，提升3D内容生成精度与视觉效果。

Comments Seed3D 2.0 Technical Report; Official Page on https://seed.bytedance.com/seed3d_2_0

MMTutorBench: The First Multimodal Benchmark for AI Math Tutoring

MMTutorBench：首个多模态AI数学辅导基准

Tengchao Yang, Sichen Guo, Mengzhao Jia, Jiaming Su, Yuanyang Liu, Zhihan Zhang, Meng Jiang

机构 * Tongji University（同济大学） ； Fudan University（复旦大学） ； University of Notre Dame（圣母大学） ； Nanjing University of Posts and Telecommunications（南京邮电大学） 纠错

专题命中 文档图表理解 ：multimodal large language model(abstract)

AI总结 MMTutorBench首次提出多模态AI数学辅导基准，包含685个围绕教学关键步骤构建的问题，通过六维度细粒度评估和三个任务（洞察发现、操作构建、操作执行）评估12个顶级MLLMs，揭示了专有与开源系统间的性能差异及OCR、少样本提示等对辅导质量的影响。