北航团队推出了ClawGuard Auditor安全防御工具，旨在检测恶意技能并保障用户系统安全。该工具具备全面的安全能力，覆盖全生命周期，提供九大高危风险及防护建议，帮助用户防范智能体安全威胁。
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北航团队提出AEOS-Bench基准和AEOS-Former模型，通过AI优化卫星星座调度，解决任务规划问题。该研究在NeurIPS 2025上发表，展示了AI在空天智能领域的潜力。
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趋境科技与清华北航联合推出KTransformers和LLaMA-Factory，使得仅需2-4张4090显卡即可微调超大模型Kimi K2和DeepSeek 671B，显存需求显著降低，推动AI个性化定制与应用创新。
北航人工智能学院与百度飞桨合作开展社会课堂，学生通过参与真实项目提升研发能力，实践数据构建和模型训练，将理论转化为技术成果，形成可持续的闭环方案。该项目促进科研与产业的双向支持，培养学生综合素养，助力职业成长。未来将继续深化校企合作，推动AI产教融合。
机器之心数据服务现已上线，提供高效稳定的数据获取服务，简化了数据爬取流程。
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北航刘偲教授团队提出了一种高低无人机协同导航方案，高空无人机负责全局感知，低空无人机进行精细导航，以快速定位目标。该方案通过构建HaL-13k数据集和AeroDuo框架，提高了导航的精度和自主性，未来可扩展至多机协作。
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FocalAD是由北京航空航天大学等团队提出的端到端自动驾驶框架，专注于局部运动预测和优化规划决策。实验结果表明，其在Adv-nuScenes数据集上的碰撞率降低了41.9%，在安全性和精度方面优于现有方法。
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本文介绍了MIDI模型的创新，能够从单张图像生成高质量、可分离的3D组合场景，克服了传统方法的局限性。MIDI在建筑设计和虚拟现实等领域具有广泛的应用潜力，未来将进一步优化复杂场景的适配能力。
AIxiv专栏促进学术交流，报道超过2000篇内容。北京航空航天大学推出TinyLLaVA-Video，模型参数不超过4B，显著降低计算资源需求，支持定制与扩展，性能优于7B+模型，为小规模研究提供便利。该项目坚持完全开源，模块化设计，推动多模态研究发展。
北航与ETH等研究团队提出的BiDM方法将扩散模型完全量化至1比特，存储效率提升28倍，操作效率提升52.7倍。通过时间步友好的二值结构和空间分块蒸馏，BiDM在多个数据集上超越现有技术，特别是在LSUN-Bedrooms数据集上，FID分数降至22.74，显示出其在低资源场景中的应用潜力。
AIxiv专栏促进学术交流，报道超过2000篇文章。北航、VAST和上海交大团队推出MV-Adapter，解决多视角图像生成问题，支持768分辨率，提升生成质量和一致性，适用于多种应用。
北航PHM团队提出了一种基于大语言模型的轴承故障诊断框架，显著提升了对振动数据的解析和泛化能力，有效解决了传统故障诊断中的多项挑战。研究表明，该框架在跨工况和小样本任务中表现优异，为健康管理领域提供了新思路。
飞桨与北航合作推出“启航计划”实习项目，培养AI人才。15名学生参与8周实习，完成426个PR，提升代码能力。部分学生实习后加入百度或成为飞桨贡献者。项目展示校企合作提升实践能力的潜力，飞桨计划继续与高校合作。
随着沉浸式和元宇宙服务的发展，扩展现实（XR）通信需求增加。研究团队探讨了物理层信号处理技术在无线视频传输中的应用，提出多天线技术、毫米波/太赫兹通信和基于机器学习的传输方案，以提高数据速率和用户体验。实验验证显示，多天线技术能有效减少通信延迟，提升传输效率。
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