2025.10.22 | LightMem压缩记忆千倍提速12倍；闭环世界模型微调8万数据反超巨兽

本期的 14 篇论文如下：

[00:19] 🧠 LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation（LightMem：轻量高效的记忆增强生成框架）

[00:55] 🌀 World-in-World: World Models in a Closed-Loop World（世界中的世界：闭环环境下的世界模型）

[01:44] 🖼 UniGenBench++: A Unified Semantic Evaluation Benchmark for Text-to-Image Generation（UniGenBench++：面向文本到图像生成的统一语义评测基准）

[02:29] 🧪 Chem-R: Learning to Reason as a Chemist（Chem-R：像化学家一样学习推理）

[03:10] 🎬 MoGA: Mixture-of-Groups Attention for End-to-End Long Video Generation（MoGA：面向端到端长视频生成的分组混合注意力机制）

[03:52] 🔍 Grasp Any Region: Towards Precise, Contextual Pixel Understanding for Multimodal LLMs（任意区域皆可掌握：面向多模态大模型的精准上下文像素级理解）

[04:49] 🎬 IF-VidCap: Can Video Caption Models Follow Instructions?（IF-VidCap：视频字幕模型能听懂指令吗？）

[05:35] 🚀 Every Step Evolves: Scaling Reinforcement Learning for Trillion-Scale Thinking Model（万亿参数思维模型的强化学习扩展之路）

[06:21] 🎬 MT-Video-Bench: A Holistic Video Understanding Benchmark for Evaluating Multimodal LLMs in Multi-Turn Dialogues（MT-Video-Bench：面向多轮对话评估多模态大模型视频理解能力的综合基准）

[07:12] 🧠 ssToken: Self-modulated and Semantic-aware Token Selection for LLM Fine-tuning（ssToken：面向大模型微调的自调制语义感知Token筛选方法）

[07:43] 🎬 MUG-V 10B: High-efficiency Training Pipeline for Large Video Generation Models（MUG-V 10B：面向大视频生成模型的高效训练流水线）

[08:18] 🎯 ProCLIP: Progressive Vision-Language Alignment via LLM-based Embedder（ProCLIP：基于大语言模型嵌入器的渐进式视觉-语言对齐方法）

[09:29] 🎬 UltraGen: High-Resolution Video Generation with Hierarchical Attention（UltraGen：基于分层注意力的原生高分辨率视频生成）

[10:15] 🔄 DSI-Bench: A Benchmark for Dynamic Spatial Intelligence（DSI-Bench：动态空间智能评测基准）

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