论文链接： https://arxiv.org/pdf/2512.10949 代码链接： https://github.com/Ivan-Tang-3D/3DGen-R1 强化学习是否能够用于Text-to-3D生成，以加强3D自回归模型的逐步推理与生成过程？ 点击下方 卡片 ，关注" 具身智能之心 "公众号 编辑丨 量子位 >> 点击进入→ 具身智能之心 技术交流群 更多干货，欢迎加入国内首个具身智能全栈学习社区 ： 具身智能之心知识星球 (戳我) ， 这里包含所有你想要的。 在大语言模型和文生图领域，强化学习 （RL） 已成为提升模型思维链与生成质量的关键方法。 但当我们将目光转向更为复杂的文本到3D生成时，这套方法还会还管用吗？ 近期，一项由 西北工业大学、北京大学、香港中文大学、上海人工智能实验室、香港科技大学合作 开展 的研究系统性探索了这一重要问 题。 在LLM推理和2D文生图中，RL已经证明可以显著提升CoT推理能力和生成质量。但 3D物体更长、更稠密、更具几何约束 。 因此相关方向研究常面临这几个问题： 1. 奖励如何同时刻画语义对齐、几何一致性和视觉质量？ 2. 现有RL算法是否适合自回归式 ...