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ICLR 2026清华霸榜，中国高校包揽全球前五，美国高质量底盘稳固

2026年ICLR已开幕，是人工智能学术风向标。中国机构论文数量优势明显，包揽全球前五，清华全量和Oral榜登顶；美国机构在高质量Oral论文上底盘稳固；中国高校是产出主力，企业力量也在崛起。

浙江大学联合多家机构推出开源基础设施SkillNet，拥有超20万个高质量Skills。它能让AI智能体告别失忆式工作，将互联网资源和人类经验转化为可执行Skills，构建Skills网络，经严苛评测，在真实场景验证了强大实战能力。

2026年是具身智能交付元年，行业从卷模型转向拼数据。全球权威机构重新定义“人形机器人数据”地位，真机数据是模型落地关键。乐聚等企业积极布局，通过训练场模式获取数据，解决行业痛点。

亚利桑那州立大学研究发现，思维链（CoT）推理可能只是对训练数据分布内模式的复现，输入与训练数据分布有差异时，推理链条会失效。研究探究了CoT泛化性等问题，对实际应用提出警示。

面向6G，西安电子科技大学等团队联合提出高分辨率多模态三维无线电图谱数据集UrbanRadio3D，构建三维无线电图生成框架RadioDiff-3D，弥补了当前主流RM构建方法与数据集的局限。

字节提出的Waver是面向统一图像与视频生成的高性能基础模型，支持T2V、I2V、T2I。它引入新架构、结合筛选流程与质量模型。虽有局限，但表现出色，架构设计独特，功能多样。

雷峰网举办具身智能数据线上论坛，三位嘉宾探讨其从数据采集到闭环学习全过程。指出具身智能数据挑战严峻，分享真机数据稀缺解决方案，认为仿真合成数据是必经之路，还谈及产学协同、数据服务等内容。

成都华微以CSD7Z020异构SoC搭配CSD9361宽带射频收发器搭建SDR硬件平台，打通从射频到应用层的数据通路，有灵活可编程、高集成度等优势，适用于多种场景。

谷歌DeepMind研究团队发表论文提出生成式数据精炼（GDR）方法，不直接生成新数据，而是用大模型净化原始数据，保留有用信息。该方法能解决数据枯竭、隐私等问题，实验显示效果良好。

近日，Anthropic发布研究，描绘AI正替代哪些工作。其构建“实际暴露度”指标，基于Claude对话数据测得。研究列出10大“高危”职业，也指出部分工作不受影响，还揭示高暴露群体特征及青年招聘情况。