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梁文锋署名！DeepSeek再发炸裂论文：提出“条件记忆”新范式，彻底打破GPU推理显存墙

来自DeepSeek的新论文提出“条件记忆（Conditional Memory）”新范式，推出Engram模块，实现可扩展知识查找。研究揭示U形缩放定律，构建的Engram模型性能超越纯MoE基线，还打破了GPU显存瓶颈。

香港科技大学（广州）和腾讯团队开源VibeWorlding框架，实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成，开源模型经强化学习训练后成绩逆袭，证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。

中国人民大学与阿里巴巴通义实验室团队提出 IterResearch 迭代式深度研究范式。它能让 Agent 在 40K 上下文下完成 2048 次工具交互且性能不衰减，解决了传统范式上下文臃肿问题，论文已被 ICLR 2026 接收。

随着联邦学习在物联网系统广泛应用，数据隐私保护成难题。华南理工大学与深圳北理莫斯科大学合作，提出FedMSBA和FedMAR两种防御方法，分别解决参与方梯度泄露和服务器受攻击问题，在多方面实现突破。

美团研究者提出Metis - RISE框架，将RL激励和SFT增强以非传统顺序结合提升多模态大语言模型推理能力。先RL激发潜能，再SFT补齐短板，训练的两模型在OpenCompass榜单成绩优异。

传统粗糙壁湍流低维建模依赖经验参数，泛化与精度不足。该研究提出新思路，将粗糙面形貌压缩到低维流形，用自动编码器和前馈神经网络建模，重构效果好、预测准，有生成与泛化性。

本文作者王树新分享团队级AI研发范式演进与实践。指出AI Coding存在自由发挥、效率降低、关键信息丢失问题，分析出码率提升却未提效的原因，引入SDD与Harness解决问题，并介绍全流程自动化实践。

大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。

程序员给智能体套在线强化学习系统MetaClaw，把用户与AI对话变训练数据。它基于Kimi - 2.5，用SkillRL框架，不依赖本地GPU，训练交Tinker云平台，三步即可上手。

在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。