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Nature重磅！清华团队揭秘大模型新规律：告别参数内卷，智能密度每3.5个月翻一番
清华和面壁智能团队研究揭示大语言模型进化的致密律，指出为获同等智能，模型参数量呈指数级下降，最大能力密度约每3.5个月翻一番，还探讨模型压缩、边缘智能等内容。
浙大彭思达团队 × 理想最新研究：直面高分辨率深度的细节缺失
现有高分辨率深度估计方法在实际使用中存在局限，浙江大学彭思达团队联合理想研究团队提出论文《InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields》，构建实验验证了InfiniDepth在多方面的有效性。
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。
清华新研究，Nature+Science双杀！
清华大学李勇团队分析2.5亿篇科学文献，揭示AI for Science领域矛盾：虽助科学家个体加速，却致科学界群体注意力窄化。这由当前AI模型缺通用性导致，团队推出OmniScientist系统破局限。
清华团队预言：90%的人将脱离谋生劳动，「零人公司」时代来了！
清华沈阳团队基于研究与实践提出四大颠覆判断，如AI走向「人机隔离」、未来公司只剩一人或零人等。团队在模型训练、微调等多方面有成果，还探讨行业应用、知识范式颠覆等，描绘AI发展图景。
Qwen&清华团队颠覆常识：大模型强化学习仅用20%关键token，比用全部token训练还好
Qwen与清华LeapLab团队研究发现，大模型强化学习训练推理能力时，仅20%高熵token就能撑起效果，甚至超全部token训练。团队用此在Qwen3-32B创造新SOTA记录，还探讨了强化学习的相关特性。
清华唐杰团队揭示大模型记忆全景
清华唐杰教授团队等发布大模型记忆架构综述，提出三维记忆分类学，将前沿工作统一到理论框架，为LLM设计指明方向，分析了隐式、显式记忆架构，还探讨混合架构挑战与未来方向。
清华唐杰新作：大模型能打掼蛋吗？
清华、北邮等团队联合研究表明大模型能打掼蛋等8种棋牌。不同模型在不同棋牌表现有差异，如GPT - 4o综合佳，GLM4是“全能型选手”。研究还探讨学习方法、模型性能影响因素及游戏间相互作用等。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
独家｜清华团队组团创业，押注机器人端侧自进化，已完成首轮融资
过去一个多月，机器人学习风向生变。清华李健雄团队围绕机器人学习等研究多年后成立本溯智能创业。他们认为当下主流技术路线有问题，押注In - Context Learning，让机器人端侧自进化，降低部署成本。