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❔ 待判断 政府/政策 AI 状态:已分析 综合价值 3.7 / 5
来源
arXiv 人工智能预印本(Atom)(arXiv · INTL)
发布时间
2026-10-03 01:58
采集时间
2026-10-06 06:58
语言
en
地域置信度
20%
原始链接
https://arxiv.org/abs/2610.03715v1
内容指纹
fefc63893969e8fea388ea4381d5ea35be9a18c000b19e9c9fab6ff04eb4f6fe

AI 整理

分析于 2026-10-06 07:06(第 1 版,来源:offline)

We introduce 4DCodeBench, a benchmark for 4D inverse graphics through code generation, in which agents reconstruct dynamic scenes from video as executable graphics programs.

为什么值得关注:属于政府/政策信息,对教育或研究方向可能产生影响

趋势标签: dcodebench agents graphics scenes

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We introduce 4DCodeBench, a benchmark for 4D inverse graphics through code generation, in which agents reconstruct dynamic scenes from video as executable graphics programs. To accomplish this, agents must translate visual observations into compact representations of scene structure and dynamics, by implementing abstractions such as physical simulations to reproduce complex behavior. To evaluate this capability, we curate a set of real-world videos and construct synthetic scenes spanning diverse physical phenomena, including deformation, fluid flow, and fracture. We perform extensive benchmarking of frontier models, finding that strong static reconstruction capabilities do not yet translate into reliable reconstruction of complex dynamics. 4DCodeBench provides a testbed for tracking progress toward agents that can interpret the dynamics of the world through code. Our benchmark is available at https://github.com/4DCodeBench/4DCodeBench

事件演化

同一事件的后续报道、状态变化与版本记录
2026-10-03 首次出现
4DCodeBench: Benchmarking Agents on Inverse Graphics of Dynamic Scenes

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