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探针伸进大模型黑箱，南加州大学华人团队打造AI记忆研究的深空望远镜
南加州大学 Robin Jia 教授团队借助英伟达算力，构建基于 Llama 3 架构的全开源受控大模型 Hubble，其成果将在 ICLR 2026 亮相。研究揭示大模型记忆机制效应，还评估了‘机器遗忘’技术，有法律应用潜力。
世界首个！李飞飞团队推出物理推理基准，大模型统统不及格？
斯坦福联合中科大团队推出世界首个评估视觉语言模型物理推理能力的基准QuantiPhy，通过测试发现顶尖模型在数值计算上不如人类，还揭示模型推理靠记忆而非测量，为AI发展指明方向。
突破一亿Token极限：EverMind提出MSA架构，实现大模型高效端到端长时记忆
机器之心发布文章介绍，大模型长期记忆能力受限于上下文长度。《MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M Tokens》提出MSA架构，突破扩展性、精度和效率的不可能三角，实现100M长度的大模型长时记忆框架。
JanusVLN：双重隐式记忆解耦语义与空间，开创视觉语言导航记忆新范式
视觉 - 语言导航（VLN）现有主流方法依赖显式记忆面临挑战，未充分利用3D线索。JanusVLN框架引入双重隐式神经记忆，解耦语义与空间信息，实验验证其性能、效率和泛化能力出色。
北大团队让AI学会考古！全球首个古希腊陶罐3D视觉问答数据集发布，还配了专用模型
北大团队推出全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集VaseVQA - 3D，配套专用视觉语言模型VaseVLM。传统模型面对文化遗产复杂对象有不足，新数据集和模型让AI迈向‘文化考古Agent’，未来将拓展到更多领域。
彻底戳穿AI「失忆症」！超越OpenAI全局记忆，中国队开源LLM记忆操作系统
大语言模型有「记忆」缺失问题，国内顶尖团队打造出操作系统级AI记忆框架MemOS并开源且可商用。它将「记忆」升为「一级资源」，用MemCube封装记忆，评测显示性能优于OpenAI全局记忆方案。
Monet：赋予多模态大模型如人类一般的抽象视觉思考能力
文章介绍了Monet模型，它实现了训练MLLM直接在连续隐空间思考的方法，内化视觉思考能力。还阐述了多模态模型隐式推理训练的难点，提出SFT+RL训练框架，构建数据集，经测试，Monet提升了视觉推理能力。
最新视觉大模型 DINOv3论文精读（逐段解析）
DINOv3是突破性自监督视觉基础模型，其创新围绕数据与模型协同扩展、Gram锚定技术、多阶段训练策略。它解决传统自监督学习难题，在多任务上无需微调达最优，为计算机视觉树立新标杆。
大模型被确诊「视觉文盲」！多校联合提出MILO，为它植入空间想象力
空间推理是多模态大语言模型（MLLMs）应用关键挑战，当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式，结合视觉生成反馈与语言调优，还构建GeoGen数据集，经五大任务验证其有效。
港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。