在这一背景下，清华大学与生数科技（Shengshu AI）团队围绕桥类生成模型与音频超分任务展开系统研究，先后在语音领域顶级会议ICASSP 2025和机器学习顶级会议NeurIPS 2025发表了两项连续成果：
在具身智能领域，视觉 - 语言 - 动作（VLA）大模型正展现出巨大潜力，但仍面临一个关键挑战：当前主流的有监督微调（SFT）训练方式，往往让模型在遇到新环境或任务时容易出错，难以真正做到类人般的泛化
传统DFT计算太慢？SurFF来了！这个基础模型通过晶面生成、快速弛豫和Wulff构型，精准评估晶面可合成性与暴露度。SurFF相较于DFT实现了10⁵倍的加速，多源实验与文献验证一致率达73.1%。
清华物理系传奇特奖得主姚顺宇离职Anthropic，正式加盟谷歌DeepMind！他在Anthropic仅工作一年，离职原因中约40%与公司「价值观」不合。他指出现阶段AI研究如同17世纪热力学探索：虽缺乏完整理论，却充满规律发现的契机。
清华大学朱军教授团队，NVIDIA Deep Imagination 研究组与斯坦福 Stefano Ermon 团队联合提出了一种全新的扩散模型强化学习（RL）范式 ——Diffusion Negative-aware FineTuning (DiffusionNFT)。该方法首次突破现有 RL 对扩散模型的基本假设，直接在前向加噪过程（forward process）上进行优化
来自上海交通大学计算机学院、西蒙菲莎大学、清华大学、中国人民大学的合作团队，带来基于树形框架的智能表格问答系统（ST-Raptor），其不仅能精准捕捉表格中的复杂布局，还能自动生成表格操作指令，并一步步执行这些操作流程，最终准确回答用户提出的问题 —— 就像给 Excel 装上了一个会思考的 “AI 大脑”。
一个月前，我们曾报道过清华姚班校友、普林斯顿教授陈丹琦似乎加入 Thinking Machines Lab 的消息。有些爆料认为她在休假一年后，会离开普林斯顿，全职加入 Thinking Machines Lab。
视觉-语言-动作模型是实现机器人在复杂环境中灵活操作的关键因素。然而，现有训练范式存在一些核心瓶颈，比如数据采集成本高、泛化能力不足等。
清华互联网产品研究协会（五道口产品观察）联合特工宇宙，从现状痛点到落地实践，再到职业进化路径，万字白皮书拆解 AI 与产品工作的适配方式，助力突破 AI 使用困局。
扎克伯格又从 OpenAI 挖走了一位华人科学家，而且这位称得上是「超级大脑」。本周四午间传来消息，原 OpenAI 战略探索团队负责人宋飏（Yang Song）加入 Meta，他成为了新成立的 Meta 超级智能实验室（MSL）研究负责人。
