We are on the cusp where Artificial Intelligence (AI) and Extended Reality (XR) are converging to unlock new paradigms of interactive computing. However, a significant gap exists between the ecosystems of these two fields: while AI research and development is accelerated by mature frameworks like JAX and benchmarks like LMArena, prototyping novel AI-driven XR interactions remains a high-friction process, often requiring practitioners to manually integrate disparate, low-level systems for perception, rendering, and interaction. To bridge this gap, we present XR Blocks, a cross-platform framework designed to accelerate human-centered AI + XR innovation. XR Blocks strives to provide a modular architecture with plug-and-play components for core abstraction in AI + XR: user, world, peers; interface, context, and agents. Crucially, it is designed with the mission of "reducing frictions from idea to reality", thus accelerating rapid prototyping of AI + XR apps. Built upon accessible technologies (WebXR, three.js, TensorFlow, Gemini), our toolkit lowers the barrier to entry for XR creators. We demonstrate its utility through a set of open-source templates, samples, and advanced demos, empowering the community to quickly move from concept to interactive XR prototype. Site: https://xrblocks.github.io


翻译:我们正处在人工智能与扩展现实融合、开启交互式计算新范式的关键节点。然而,这两个领域的生态系统之间存在显著鸿沟:尽管人工智能研发可借助JAX等成熟框架和LMArena等基准测试加速推进,但构建新型AI驱动的XR交互原型仍面临巨大阻力,开发者往往需要手动集成感知、渲染与交互等分散的低层系统。为弥合这一差距,我们推出XR Blocks——一个旨在加速以人为中心的AI+XR创新的跨平台框架。XR Blocks致力于为AI+XR核心抽象要素(用户、环境、协作者;界面、情境与智能体)提供模块化架构与即插即用组件。其核心设计理念是“降低从构想到现实的实现阻力”,从而加速AI+XR应用的快速原型开发。基于易用技术栈(WebXR、three.js、TensorFlow、Gemini)构建的工具包显著降低了XR创作者的入门门槛。我们通过一系列开源模板、示例及高级演示验证其实用性,助力社区快速实现从概念到交互式XR原型的跨越。项目主页:https://xrblocks.github.io

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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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