北京大学王选计算机研究所王勇涛团队、通视智能（VGI Labs）与UC Merced 联合提出在线流式4D高斯前馈重建框架 DynStream。该框架输入未提供相机位姿的 RGB 在线视频流，前馈输出相机轨迹以及持续更新、可用于渲染的动态场景表示：视频按时间分块做局部重建，再靠相对位姿预测与逐块尺度因子接入统一世界坐标，并按动态概率把高斯分为动态与静态分别累积。作者报告在 Waymo、SpatialVID 等五个数据集的渲染指标上优于 AnySplat、MVSplat、NeoVerse 等前馈方法，并在 KITTI 共 23201 帧、最长 5 公里的 11 个序列上把 Sim(3) ATE 从数百米降到 40 米。上述结果均出自论文作者自述，尚无可供核验的独立复现。