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。
最近一个很火的话题是“AI寒门”，最初由北京大学教育学院副教授林小英提出，指的是父母由于认知局限，不善用甚至排斥AI，导致孩子错失AI浪潮下优化教育资源的机会。
随着大语言模型（LLM）能力的快速迭代，传统评估方法已难以满足需求。如何科学评估 LLM 的「心智」特征，例如价值观、性格和社交智能？如何建立更全面、更可靠的 AI 评估体系？北京大学宋国杰教授团队最新综述论文（共 63 页，包含 500 篇引文），首次尝试系统性梳理答案。
