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登上Science Robotics顶刊！清华团队耗时22年，终于教会机器人踢足球
今年8月，清华赵明国教授团队联合字节跳动Seed等在《Science Robotics》发表论文，提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架。该研究历经22年技术接力，成果在真机和赛事中验证，加速进化平台助力研究。
回村拜年、赶集舞狮：一台小机器人的县城奇幻漂流｜甲子光年
2026马年春节，人形机器人迎来高光。‘清华系’加速进化公司将小型人形机器人Booster K1带回乡村，在多样场景测试。该公司走小而美路径，产品性能优、销量好，通过B端、C端策略打开市场。
首届国产机器人足球赛，最忙的是担架
国内首个机器人主体足球赛在北京举行，四支高校战队用加速进化T1平台参赛，全程机器人自主行动。清华火神队夺冠，不过比赛中机器人失误多。主办方预计5年提升其水平，赛事目标是2050年机器人队夺世界杯。
腾讯发布SpecExit算法，无损压缩端到端加速2.5倍！解决大模型长思考效率难题
腾讯发布 SpecExit 算法，将思考早停与投机采样融合，利用轻量级草稿模型预测“退出信号”，在不引入额外探测开销的前提下，实现动态、可靠的思考早停，在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍，准确性和推理效率得到双重保障。
5秒完成3D场景编辑，北大&港中文&上海AI Lab搞出VGGT-Edit，120倍加速太炸了
北大、港中文等团队提出原生3D编辑框架VGGT-Edit，不再绕回2D，直接在3D空间编辑。它采用残差场预测等机制，在DeltaScene测试集表现出色，单次编辑约5秒，最高120倍加速。
LLM工业级自进化：北邮与腾讯AI Lab提出MoE-CL架构，解决大模型持续学习核心痛点
北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。
科学进步实际上很大程度依赖于实打实的实验结果，而不仅仅是理论智力｜AI 自我提升不会突然“起飞”，而是逐渐加速的过程
如今未实现AI自我提升，一旦实现将是重大突破。但它不会突然飞跃，而是缓慢持续的过程。不同领域提升难度有别，科学进步受现实实验速度限制，AI自我提升更可能是缓慢加速进程。
ICLR 2026！代码优化不再靠玄学：大模型真正学会“又快又准”，效率提升71.06%，加速比达6.08x
ICLR 2026顶会文章提出全新大模型代码优化方案，切入代码优化核心难题。该方案将代码优化率提至71.06%，加速比达6.08x，正确性提至74.54%，有很强工程可用性。
VLM 实现 10%的精度提高，13.1倍加速！纽约大学新算法让视觉语言模型更小、更快、更准确
纽约大学研究团队用QSVD新方法让视觉语言模型（VLM）效率飞跃，在普通GPU上实现13.1倍加速。它将Q、K、V矩阵捆绑处理，设计秩分配策略，引入量化方案，经多模型评估，展现出低硬件成本、高精度优势。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。