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Nature | 清北合作研发全球首个全柔性存算一体AI芯片
清华任天令教授团队与北大燕博南助理教授团队合作，历经3年基于维信诺工艺研发出全球首个全柔性存算一体AI芯片。该成果发表于《Nature》，让柔性电子从“能感知”迈向“能思考”。
中国第一批没有论文的工科博士毕业了
国内推出实践型博士学位，不看论文，只认硬核实践产出。自去年9月以来，至少11人获此学位，分布多领域。这一制度由《学位法》推动，且清华创新领军工程博士如周鸿祎也适用。
舍弃 VAE，预训练语义编码器能让 Diffusion 走得更远吗？
纽约大学谢赛宁团队、清华&快手 Kling 团队的研究者指出 VAE 制约当前 Diffusion 范式，提出用预训练视觉模型作语义编码器改进。介绍了 VAE 不足及 RAE、SVG 工作如何解决问题，将扩散模型从‘压缩优先’转为‘语义优先’。
大模型解数学题是真懂还是 “死记硬背”？｜首个反例驱动的数学推理基准揭穿 “刷题式假象”！
随着大语言模型在数学领域应用渐广，其是否真具备数学推理能力成焦点。清华等团队提出反例推理评测基准COUNTERMATH，测试20+主流模型，结果不佳，而小样本微调能显著提升模型能力。
大模型时代，通用视觉模型将何去何从？
过去通用视觉模型（VGM）是研究热点，想实现‘视觉模型大一统’。但大语言模型发展使研究热点转移，视觉‘独立性’被重新定义。清华鲁继文团队综述梳理其进展，探讨现状、挑战与应用潜力。
模型声称会“脑补”，结果被论文打脸了？潜在空间想象竟是“摆设”！
多模态大模型中“潜在视觉推理”概念很火，研究者让模型在潜在空间“想象”。但清华和北交学者论文指出，潜在 Token 不关心输入、不影响输出、没信息量。作者提出 CapImagine 方案，效果远超潜在空间方法。
AI终于学会「读懂人心」，带飞DeepSeek R1，OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》，将元认知理论融入LLM架构，使模型在心智理论测试达人类平均水平，揭示构建社交智能AI方法论。
全球首个，连续时间具身世界模型！任意帧率自由生成
来自清华AIR与UC Berkeley BAIR的团队提出全球首个连续时间具身世界模型ODEWorld。它学习世界在每个时刻的变化方向与速度，能任意帧率自由生成，统一了离散模型分散的生成能力。
补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习「一键接入」
2026 年 Agent 仍是热门赛道，OpenClaw 热度持续。但 Agent 强化学习训练缺乏成熟体系。蚂蚁和清华联合打造的 AReaL v1.0 开源，实现 Agent 一键接入 RL 训练，还革新了训练引擎，降低开发门槛。
LLM-in-Sandbox：给大模型一台电脑，激发通用智能体能力
来自中国人民大学、微软研究院和清华的研究者提出LLM - in - Sandbox范式，让大模型在代码沙盒完成任务，实验显示其能提升多领域表现，无需额外训练，还能减少token消耗，研究者认为应取代纯LLM推理。