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LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。
PixelRefer ：让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解，现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架，可实现精细视觉指代与推理，在多项任务表现领先，轻量版性能优，还开源两类数据集。
华为世界模型来了！单卡30分钟生成272㎡场景
华为联合上海交通大学、华中科技大学推出世界模型WordGrow，可生成1800㎡超大室内场景，单卡30分钟跑272㎡。它用数据精准预处理、3D块补全机制、粗到精生成策略填3D场景构建的坑，指标优、速度快。
浙大推出首个「多图应用题」基准GSM8K-V，全面评估 VLM数学推理能力
浙江大学团队推出视觉数学推理基准GSM8K-V，将GSM8K映射为视觉对应版本。它数据可靠、覆盖全面，经三阶段构建。实验显示，现有视觉语言模型在视觉推理上短板明显，为模型发展指明方向。
313页的StateofAI2025报告全解读：今年AI圈发生了什么
本文解读了313页的《State of AI 2025》报告，回顾去年预测，盘点今年AI圈大事，如DeepSeek崛起、OpenAI开源、NVIDIA循环投资等，还提及AI安全、数据使用情况，最后给出2026年10个预测并为普通人提供关注建议。
上海AI Lab提出CANON：让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON，解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制，自适应放大有益指标变化趋势，在数学和逻辑推理任务上成果卓越，还能提升推理效率。
先验+后验加持，大模型能否 hold 住推理预测的现实「溢出」？
多数大模型评估基准依赖固定数据集，难测真实推理实力。字节跳动等推出的 FutureX 动态评测基准，将重点移至动态预测能力。实验显示不同模型在不同任务表现有别，大模型在现实场景运用仍待优化。
从少样本到千样本！MachineLearningLM给大模型上下文学习装上「机器学习引擎」
新研究 MachineLearningLM 提出轻量可移植「继续预训练」框架，突破 LLM 在上下文学习局限，能学上千示例，在多领域分类任务超基准模型。它有三项核心创新，效果惊艳且应用潜力大，还指明未来研究方向。
李飞飞一年前究竟说了啥？怎么又火了
AI教母李飞飞一年前访谈再引关注，她指出大语言模型或许并非真正智能，其基于一维语言信号训练，在理解三维物理世界存在局限。相关实验也证实大模型在物理任务表现差，不过也有人提出不同观点。
OpenAI/微软争夺AGI控制权！重组谈判激烈，年底谈不成软银700亿或撤
OpenAI与微软就重组问题谈判胶着，核心在控制权与确定性，如多云是否松口、微软能否获取训练细节、AGI条款去留。这影响微软持股价值和软银投资，年底是关键节点，若重组未完成，软银或撤回100亿美元。