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SFT在帮倒忙？新研究：直接进行强化学习，模型多模态推理上限更高
学界常用「监督微调（SFT）+ 强化学习（RL）」训练大模型。但新研究发现，SFT 会引发「伪推理路径」，阻碍推理进步。相比之下，直接进行 RL 训练，模型多模态推理上限更高，该团队训练的模型还刷新了纪录。
港大张清鹏 Nature 子刊最新研究：AI 结合血液多组学，提前 15 年预测心血管疾病风险
香港大学张清鹏团队基于UK Biobank数据，开展AI与血液多组学结合的研究。成果显示，引入血液多组学信息，能显著提升心血管疾病长期风险预测能力，为风险研究提供新思路。
人形机器人「网球运动员」来了！不靠预编程，银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究，使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力，实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法，构建“运动小脑”等，经实验验证性能优越。
清华AI数学家系统攻克均匀化理论难题！人机协同完成17页严谨证明
清华大学科研团队用自主研发的AI数学家系统（AIM），以人机交互模式解决均匀化理论研究问题，形成约17页证明。研究系统性总结五大高效人机交互模式，在三方面取得突破，还提出未来研究方向。
95 后团队做 3D 大模型，拿下头部游戏重磅合作，正在定义 3D 生成的新规则
影眸科技年轻团队携 3D 生成模型 Rodin 获头部游戏合作。其研究入选 SIGGRAPH 最佳论文提名，还完成融资。新模型 Rodin Gen - 2 提升生成质量与可控性，在多领域应用，定义 3D 生成新规则。
把 Gemini 和 GPT 放到《我的世界》当教练，谁能看懂机器人的微操？
国立清华与英伟达团队研究《VLM-AR3L》，把Gemini 2.0、GPT-4.1等拉进考场，评估视觉裁决能力。结果显示Gemini综合最稳，开源小模型特定场景反超。还提出VLM-AR3L框架破使用瓶颈，实战超人类手写奖励。
Nature发表、Science点赞！清华揭秘AI让科学家走捷径却让科学走窄路
清华大学基于超4100万篇论文研究发现，AI虽提升科学家个人产出与职业进程，却使科学探索领域变窄固化。研究发表于Nature，被Science深度报道，揭示了AI在科学发展中的利弊。
SDD-RIPER 团队落地指南：如何让整个团队在一周内跑通大模型编程
文章提供了 SDD - RIPER 团队落地方案，能让团队一周内跑通大模型编程，质量可控、效果可量化。阐述了推不动大模型编程的痛点及 SDD - RIPER 的解决办法，介绍了部署、实操流程和试点 SOP，还给出效果数据与常见问题解答。
高性能计算群星闪耀时
本文介绍了高性能计算（HPC）在大模型时代的重要性，以及清华高性能计算团队在HPC及相关领域的研究与实践。如郑纬民带领团队突破存储技术，陈文光、翟季冬等助力大模型训练，武永卫团队优化推理，张悠慧探索类脑计算。
Anthropic 发布最新研究：LLM 展现初步自省迹象
Anthropic 最新研究表明，Claude 展现出真实但有限的内省能力，能在某种程度上识别自己内部状态。研究团队开发验证方法，通过概念注入等实验进行测试，还发现认知控制证据等，不过该能力有局限。