清华大学

具身智能

2026-09-29 04:37:11

清华联合开源 APXInf，机器人端侧推理延迟降至 26ms

清华大学、无问芯穹与上海交通大学于 9 月 15 日开源具身模型端侧推理引擎 APXInf，瞄准机器人本体算力、内存和功耗受限下的部署难题。项目在不改动 π0.5 模型的情况下，将 Thor 芯片 FP8 配置下的推理延迟从 278ms 降至 26ms，端到端提速约 10.7 倍，控制频率达到 38.46Hz。项目还把模型适配、优化与验证流程沉淀为可复用工作流，并已完成 π0-fast、GR00T 与 Qwen Drive 的适配。

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腾讯混元

2026-09-20 08:58:39

腾讯混元联合清北推出 IWC-Bench，评测 AI 生成网页实际可用性

腾讯混元联合清华大学、北京大学推出 IWC-Bench，用于评测 AI 生成网页的实际使用效果。该基准不只看代码和截图，而是让 Agent 真实打开网页、点击按钮、输入内容并切换页面，再检查功能是否真正可运行。IWC-Bench 收录 369 条真实用户需求、5088 条验收标准，覆盖 17 个模型生成的 6273 个网页应用。人工复核显示，其与人类选择一致率为 85.3%。

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清华大学

2026-09-20 07:16:10

清华提出“视觉源幻觉”机制，0.9% COCO 数据微调实现多基准提升

清华大学团队在 ACM MM 2026 论文中提出，多模态大模型的物体幻觉并非只来自语言先验，短输出场景下还存在由视觉特征提取与图文嵌入错位驱动的“视觉源幻觉”。研究同时给出 AHAF 与 ACFT 两项方法。实验显示，ACFT 仅用 COCO 数据集 0.9% 的数据、且不增加推理开销，就在 POPE、MME 及 4 个描述级幻觉基准上，于 LLaVA、MiniGPT-4、Qwen2.5-VL 三个模型取得优异表现。

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人工智能

2026-09-14 03:19:42

中国团队为 AI 递归自我改进提出 5 级分类框架

上海交大联合清华、字节跳动、小红书和上海 AI Lab 等团队发布综述《The Last AI Built by Humans》，梳理 491 篇相关研究，并将递归自我改进（RSI）划分为 L1 至 L5。论文指出，仅能修改自身代码并不等于真正掌握完整 RSI，因为若下一代的筛选、评估和保留标准仍由人类预设，系统仍停留在较低层级。统计显示，43.8% 的研究属于 L1，31.6% 属于 L2，而 L5 仅有 29 篇，占 5.9%。

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光象科技

2026-09-05 03:50:11

光象科技与清华发布 ActEffect，让世界模型只在训练阶段发挥作用

光象科技联合清华大学李升波教授课题组发布第一代物理原生世界模型 Phi-WM 1.0 ActEffect。该方法让受控世界模型仅参与训练，不进入部署链路，通过比较三版动作提案的后果来优化策略。在 LIBERO、LIBERO-PLUS 和 RoboCasa-GR1 三项基准上，ActEffect 分别取得 98.8%、80.3% 和 67.5% 的平均成功率。文章同时指出，这一路线与工业机器人对时延、算力和部署成本的要求直接相关。

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AI数学

2026-08-28 11:04:09

FormaTheoria 7 个月生成近百万行代码，推进有限单群分类机器核验

围绕现代数学中体量最大的证明工程之一“有限单群分类”，FormaTheoria 团队提出一套 AI 辅助工作流，从原始文献梳理依赖、构建形式化证明，再交由 Lean 核验。截至 2026 年 8 月，项目已完成 4 个关键定理的形式化，累计产出超过 99.4 万行代码、850 多个文件，并构建出包含 30298 个数学声明的证明网络。论文还记录了系统在文献中发现的多类定义冲突、条件遗漏和排版错误。

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具身智能

2026-08-27 07:44:10

18 家学院派具身智能公司前 8 个月融资约 150 亿元

IT桔子发布《中国具身智能创业者生态画像报告》后，文中按更严格口径梳理出 18 家“学院派”具身智能公司。统计显示，2026 年前 8 个月，这 18 家公司已披露融资额合计约 150 亿元，明确披露金额超过 130 亿元。名单主要分为“高校教授仍在校任职并创业”与“高校、研究院直接孵化”两类，覆盖清华、北大、浙大、上交、复旦、西湖大学、智源研究院、中科院等机构。

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Science Robot

2026-08-24 07:44:11

清华团队论文登上《Science Robotics》，人形机器人学会踢足球

清华大学自动化系赵明国教授团队联合字节跳动 Seed、中国农业大学，在《Science Robotics》发表论文《Learning Vision-Driven Reactive Soccer Skills for Humanoid Robots》。论文提出视觉驱动的反应式足球技能学习框架，并在加速进化的人形机器人平台上完成真机验证，覆盖找球、追球、调整步态和多方向射门。

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