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蚂蚁灵波开源的LingBot-Map是一种流式3D重建基础模型，仅用单颗RGB摄像头即可实时完成相机位姿估计与场景三维结构重建，提出几何上下文注意力（GCA）机制，通过锚点、局部窗口和轨迹记忆三层结构实现高效长序列处理，在ECCV 2026获Oral论文认可，显著提升位姿精度与重建质量，推动机器人空间感知从‘看见’迈向‘记住’。
ECCV 2026公布最佳论文奖、最佳论文提名及时间检验奖。最佳论文由帝国理工团队获得，提出无需UV映射的3D表面纹理表示方法HKTex；两篇提名论文分别来自Meta（LSRM模型）和石溪大学（Poppy偏振引导法线估计）；时间检验奖授予十年前三篇奠基性论文，包括SSD目标检测、感知损失函数（含李飞飞参与）及持续学习开山作。
清华大学团队提出Spatial-TTT模型，入选ECCV 2026，解决多模态大模型在动态真实场景中持续更新空间记忆的难题；该模型通过混合TTT架构、空间预测机制和稠密场景监督，实现对长达120分钟流式视频的空间理解与长期记忆维护，在多项空间智能基准上超越GPT-5、Gemini-3-pro等闭源模型。
