近日，一项由北京大学、字节跳动 Seed 团队及香港大学联合进行的研究，提出了一种名为「SWE-Swiss」的完整「配方」，旨在高效训练用于解决软件工程问题的 AI 模型。研究团队推出的 32B 参数模型 SWE-Swiss-32B，在权威基准 SWE-bench Verified 上取得了 60.2% 的准确率，在同尺寸级别中达到了新的 SOTA。
孵化自北京大学软件工程研究所的 aiXcoder 正是基于这两个痛点走出差异化路线。团队自 2013 年就开始将深度学习技术应用于代码生成和代码理解领域，持续发表研究成果，并率先将深度学习模型落地为商业产品。
尽管当前的机器人视觉语言操作模型（VLA）展现出一定的泛化能力，但其操作模式仍以准静态的抓取与放置（pick-and-place）为主。相比之下，人类在操作物体时常常采用推动、翻转等更加灵活的方式。若机器人仅掌握抓取，将难以应对现实环境中的复杂任务。
在ACL 2025的颁奖典礼上，由DeepSeek梁文锋作为通讯作者、与北京大学等联合发表的论文荣获最佳论文奖。 这次ACL 2025规模空前，总投稿量达到8360篇，相较于去年的4407篇几乎翻倍，竞争异常激烈 。
近日，由普林斯顿大学牵头，联合清华大学、北京大学、上海交通大学、斯坦福大学，以及英伟达、亚马逊、Meta FAIR 等多家顶尖机构的研究者共同推出了新一代开源数学定理证明模型——Goedel-Prover-V2。
近日由北京大学医学部学科办北京大学计算中心软件工程国家工程研究中心。联合开发的 “医学+X”智能学术探索 Xplore平台正式上线！ Xplore是落实北京大学2025“科技创新年”战略规划
在机器人操控领域，实现高频响应与复杂推理的统一，一直是一个重大技术挑战。近期，北京大学与香港中文大学的研究团队联合发布了名为 Fast-in-Slow（FiS-VLA） 的全新双系统视觉 - 语言 - 动作模型。
让机器人学会聪明且快速精准执行，一直是机器人操控领域的难题。为了解决这个问题，香港中文大学、北京大学、智平方和北京智源研究院联合创新性地提出了Fast-in-Slow（FiS-VLA），即一个统一的双系统VLA模型。
近日，北京大学王选计算机研究所周嘉欢团队在人工智能重要国际期刊 IEEE TPAMI 发布了一项最新的研究成果：LSTKC++ 。
基础模型严重依赖大规模、高质量人工标注数据来学习适应新任务、领域。为解决这一难题，来自北京大学、MIT等机构的研究者们提出了一种名为「合成数据强化学习」（Synthetic Data RL）的通用框架。该框架仅需用户提供一个简单的任务定义，即可全自动地生成高质量合成数据。
