SDF
将三维空间中每个点到最近几何体表面的距离编码为带符号数值的技术，广泛用于隐式曲面建模、字体渲染抗锯齿和实时光线步进渲染
时间轴 (近 90 天)
在纯代码 SDF 龙建模任务中，Opus 正面轮廓重叠度0.85、背面0.8，Kimi 为0.65和0.62；Opus 在34分钟内渲染并目视检查了52张截图，Kimi 只看了19张。
神经隐式表示用多层感知机等网络拟合SDF，只需存储网络权重而非海量离散样本，因此能以极小内存占用表达百万点级场景。
在SDF框架下，形状算子可由SDF的Hessian与梯度解析计算。
从稀疏且带噪的LiDAR输入中恢复的神经隐式SDF几何形状容易出现高频抖动和表面伪影。
Blind Sector 的敌人由有符号距离场（SDF）构建，用圆角盒子和肢体段组装（每个部件 7 字节），并通过平滑并集和球体追踪渲染。
球体追踪（sphere tracing）是基于 SDF 的渲染算法，从相机出发沿射线迭代前进直到命中表面，不需要传统光栅化的深度缓冲。
DynThinker是一个旨在联合强化静态与动态空间推理的统一框架，其核心由D-EMA和SDF两个互补组件构成。
空间—动态融合（SDF）从动态几何编码器中提取空间与时间先验，并在语义引导下选择性地将这些先验整合进VLM的中间层表示中。
当前AI 3D生成的主流技术路径大致分为三类：基于扩散模型的隐式生成（多视角图像→重建）、原生3D扩散、Transformer直接预测mesh顶点或参数化表示。
神经隐式曲面用神经网络隐式表示三维形状，接受空间中任意点坐标并输出标量值（通常是有符号距离函数SDF），曲面是输出值为零的等值面
还有 2 条时间轴事件
全部知识事实 (12)
在纯代码 SDF 龙建模任务中，Opus 正面轮廓重叠度0.85、背面0.8，Kimi 为0.65和0.62；Opus 在34分钟内渲染并目视检查了52张截图，Kimi 只看了19张。
50%待验证神经隐式表示用多层感知机等网络拟合SDF，只需存储网络权重而非海量离散样本，因此能以极小内存占用表达百万点级场景。
50%待验证在SDF框架下，形状算子可由SDF的Hessian与梯度解析计算。
50%待验证从稀疏且带噪的LiDAR输入中恢复的神经隐式SDF几何形状容易出现高频抖动和表面伪影。
50%待验证Blind Sector 的敌人由有符号距离场（SDF）构建，用圆角盒子和肢体段组装（每个部件 7 字节），并通过平滑并集和球体追踪渲染。
50%待验证球体追踪（sphere tracing）是基于 SDF 的渲染算法，从相机出发沿射线迭代前进直到命中表面，不需要传统光栅化的深度缓冲。
50%待验证DynThinker是一个旨在联合强化静态与动态空间推理的统一框架，其核心由D-EMA和SDF两个互补组件构成。
50%待验证空间—动态融合（SDF）从动态几何编码器中提取空间与时间先验，并在语义引导下选择性地将这些先验整合进VLM的中间层表示中。
50%待验证当前AI 3D生成的主流技术路径大致分为三类：基于扩散模型的隐式生成（多视角图像→重建）、原生3D扩散、Transformer直接预测mesh顶点或参数化表示。
50%待验证神经隐式曲面用神经网络隐式表示三维形状，接受空间中任意点坐标并输出标量值（通常是有符号距离函数SDF），曲面是输出值为零的等值面
50%待验证球面追踪是渲染隐式曲面的经典算法，沿光线方向每次前进当前点SDF值所指示的安全步长，迭代直至距离足够接近零即视为命中
50%待验证SDF（符号距离场）等隐式函数用数学函数描述物体表面，对拓扑变化更鲁棒
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