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清华大学与北京邮电大学联合提出物理引导扩散模型Channel-Diff，将传播模型、阴影遮挡与多径几何嵌入条件扩散模型，实现无线信道多尺度RSRP预测，在两套真实数据集上相较次优方法分别取得37.19%和25.15%的综合性能提升。
最近，我们跟这家公司的核心团队成员聊了聊，他们是清雁科技董事长、北京雁栖湖应用数学研究院的研究员孙明明，清雁科技董事、北京雁栖湖应用数学研究院研究员、清华大学教授汤珂，清雁科技董事、CEO张英伟和清雁科技CTO王凡。
清华大学AI Agent课题组提出加速扩散语言模型单元测试生成的框架DiffuTester，通过抽象语法树动态挖掘多个测试用例间的共享结构模式，在解码过程中保留相关token，在保持测试覆盖率的同时实现最高约2–3倍加速，相关论文已被EMNLP 2026接收。
WalkingLab 是由清华大学与香港大学团队发起的开源非营利实验室，专注真实世界 AI 与项目制学习，成立五个月已推出涵盖工程实践、强化学习和大语言模型的三门核心课程，累计获超 20,000 GitHub Star 并登上 Hacker News 首页，致力于通过真实项目连接课程、论文与工程实践，加速 AGI 到来。
具身智能讨论的核心问题正在改变：从谁有更多数据能做出更强基础模型，转向谁能把机器人真正部署到现场，并让它持续做成任务。
打造出圈级AI「龙虾老师」的清华团队，这一次，在联合国的讲坛上开坛授课了！现场，来自清华大学教育学院的张羽教授、助理教授于济凡，完成一场90分钟的AI教育实战——用一个开源项目，从零做出一门课。
OpenAI宣布其内部多智能体系统完成千禧年大奖难题之一纳维尔斯托克斯方程存在性与光滑性问题的解答并公开论文及Lean形式化证明，研究员陈立杰称这是"不可思议的时代"，但成果引发与纽约大学流体力学专家Tristan Buckmaster之间关于研究优先权与过程透明度的争议。
在大模型的发展中，提升能力的主要手段一直是 "做大"—— 更多参数、更多数据、更多算力。如今，另一条思路开始受到关注：与其不断堆叠新的层，不如让已有的层再跑一遍。这就是 Looped Transformer。普通 Transformer 的每一层只执行一次，而 Looped Transformer 会把其中一部分层重复执行，让模型在不增加参数的情况下获得更深的计算。
原来，首位华人菲尔茨奖获得者、清华大学教授丘成桐也是新智元读者！
清华姚班出身的彭天翼带队，Anthropic旗下Claude仅用11天、消耗60亿Token和1300万行代码，首次端到端形式化证明了困扰数学界350年的费马大定理，并产出29500条可验证中间定理，成为迄今为止最大的Lean证明。