近日，来自北京大学与BeingBeyond的研究团队提出DemoHLM框架，为人形机器人移动操作（loco-manipulation）领域提供一种新思路——仅需1次仿真环境中的人类演示，即可自动生成海量训练数据，实现真实人形机器人在多任务场景下的泛化操作，有效解决了传统方法依赖硬编码、真实数据成本高、跨场景泛化差的核心痛点。
北京大学，银河通用，阿德莱德大学，浙江大学等机构合作，探究如何构建具身导航的基座模型（Embodied Navigation Foundation Model）提出了NavFoM，一个跨任务和跨载体的导航大模型。实现具身导航从“专用”到“通用”的技术跃进
视频生成模型如Veo-3能生成逼真视频，但有研究发现其推理能力存疑。香港中文大学、北京大学、东北大学的研究者们设计了12项测试，发现模型只能模仿表面模式，未真正理解因果。这项研究为视频模型推理能力评估提供基准，指明未来研究方向。
现在AI都懂文物懂历史了。一项来自北京大学的最新研究引发关注：他们推出了全球首个面向古希腊陶罐的3D视觉问答数据集——VaseVQA-3D，并配套推出了专用视觉语言模型VaseVLM。这意味着，AI正在从“识图机器”迈向“文化考古Agent”。
在「具身智能」与「世界模型」成为新一轮 AI 竞赛关键词的当下，来自北京人形机器人创新中心、北京大学多媒体信息处理国家重点实验室、香港科技大学的中国团队开源了全新的世界模型架构。
小米的最新大模型科研成果，对外曝光了。就在最近，小米AI团队携手北京大学联合发布了一篇聚焦MoE与强化学习的论文。而其中，因为更早之前在DeepSeek R1爆火前转会小米的罗福莉，也赫然在列，还是通讯作者。
近期，北京大学、哈尔滨工业大学联合 PsiBot 灵初智能提出首个自我增强的灵巧操作数据生成框架 ——DexFlyWheel。该框架仅需单条演示即可启动任务，自动生成多样化的灵巧操作数据，旨在缓解灵巧手领域长期存在的数据稀缺问题。目前已被 NeurIPS 2025 接受为 Spotlight（入选率约 3.2%）
近期，北京大学与字节团队提出了名为 BranchGRPO 的新型树形强化学习方法。不同于顺序展开的 DanceGRPO，BranchGRPO 通过在扩散反演过程中引入分叉（branching）与剪枝（pruning），让多个轨迹共享前缀、在中间步骤分裂，并通过逐层奖励融合实现稠密反馈。
2025 CSRankings刚刚更新，清华登顶世界第一！此次更新最大看点是中国高校集体爆发：清华大学、上海交通大学、浙江大学、北京大学分列第1、3、4、5位，直接占据了TOP 5中的4个名额。
我们是由清华大学、北京大学、东京大学、南洋理工大学等海内外名校毕业生，融合计算机、金融等学科背景成员组成的互联网初创团队。目前正在做的是一款Ai+东方命理学的软件，名为 信风Flow 。
