「清华研究」共找到 2158 篇相关文章
Claude两周挖出火狐浏览器22个漏洞、14个高危！安全研究的游戏规则该变了？
近日，Anthropic与Mozilla合作，用Claude Opus 4.6测试火狐浏览器漏洞，两周内找出22个漏洞，14个高危。网友热议，有人赞其高效，也有人担忧攻击面变化。还测试了Claude利用漏洞能力，同时分享技术和流程实践。
真·开外挂！MIT新研究：架构0改动，让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM，不改动模型架构，让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”，实验显示其处理规模超前沿模型，复杂任务优势显著，多数场景性价比高。
清华AI找药登Science！一天筛选10万亿次，解决AlphaFold到药物发现的最后一公里
清华大学团队在Science发表论文，研发AI驱动的超高通量药物虚拟筛选平台DrugCLIP。它24小时能完成10万亿次蛋白–分子配对计算，打通从AlphaFold到药物发现通道，完成人类基因组规模筛选，数据已开放。
AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识
清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。
港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。
2025AI红利爆发！新智元创始人与5位清华系大咖「探索对话」
11月5日，「新浪新闻・2025探索大会」举办，新智元创始人杨静主持探索对话环节，多位嘉宾围绕「如何掌握科技创新的时代红利」展开交流，探讨释放红利路径，还提及协同创新和出海对放大红利的重要性。
麻省理工 NANDA 研究发现，只有 5% 的组织把 AI 工具大规模用于生产
麻省理工 NANDA 报告指出，95%企业组织的 AI 投入无回报，仅 5%将 AI 工具规模化用于生产。原因是 AI 系统存数据、适应变化及持续学习能力不足，领导层对 AI 项目信心下降。
博士答辩PPT分享 | 高雷诺数湍流场数据同化与湍流模型机器学习研究
西北工业大学孙旭翔博士的论文聚焦航空航天湍流模拟难题，结合数据驱动与同化方法，构建全流程框架，提出数据同化与模型修正方法，设计集成框架，实现高雷诺数复杂流动精确高效模拟。
腾讯AI Lab开源可复现的深度研究智能体，最大限度降低外部依赖
腾讯AI Lab推出全开源智能体框架Cognitive Kernel - Pro，解决现有开源框架依赖付费工具问题。它有模块化架构等核心设计，创新训练方法，在多任务中表现出色，降低外部依赖，相关论文登HuggingFace热榜。
大模型训练的不稳定性有望彻底解决，MIT新研究用谱正则化替代层归一化
MIT团队创造Lipschitz Transformer，用谱正则化替代层归一化，认为或解决训练不稳定根本原因。他们对比多种方法权衡，发现Muon + 奇异值裁剪推动权衡边界，且工作完全开源。