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近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。
一道科学问题，AI 可以给出解释，列出步骤，甚至写出分析代码。
随着前沿模型进入长链推理、工具调用、代码修复与科研任务，一个关键缺口随之显现：模型不断生成和修改候选，但“新状态是否真的更可靠”不能只由模型自己判断。
对着屏幕说一句 “向左转”，画面随即展开新的视野；调整角色的动作，场景紧接着给出反馈。多模态交互要求视觉生成跟上人的操作，而漫长的等待会打断整个体验。
阶跃星辰新出的 Step 5 Preview，我前前后后测了一圈
清华大学智能产业研究院（AIR）的一项NeurIPS 2026录用工作提出高阶动作监督，无需改动策略网络即可约束动作的一阶时序变化，并在OGBench及约1%数据的D4RL实验中提升小样本性能与动作平滑性。
好家伙，世界动作模型（WAM）赛道，中国团队直接冲到了全球第一？！
清华团队开源以Qwen 3.8-27B为基础模型的VeriLoop E2，通过VGR外部证据门控实现可验证状态提交，并取得黎曼猜想临界线零点比例下界67.350003708785593%的严格有限维证书，但上游形式化桥接尚未完成。
“身边VC在打听姚顺宇创业。” 这位天才少年已为创投圈所熟知：清华物理系传奇、斯坦福物理学博士、顶尖AI研究员，并且才29岁。2025年9月，姚顺宇从Anthropic霸气离职，后加入Google D
国产初创公司德塔智能发布双足人形机器人基础模型Delta 0，其大小脑分层架构在铺床、洗碗等长程家务任务中正面叫板Figure Helix，德塔智能由清华与UCLA背景团队创立，半年内已完成近5亿元天使++轮融资。