紫荆智康由清华AIR孵化，推出“紫荆AI医院”系统，其核心为多分身智能体协同技术：不同专科的AI分身可同科支持或跨科会诊，出现分歧时高亮呈现供医生研判。系统基于SEAL架构，在虚拟医院训练、真实门诊微调，持续进化。截至2026年7月，已构建54位AI医生，覆盖数千种疾病；在清华长庚医院18个科室测试中，诊疗效率提升约30%，MedQA准确率超96%。

千诀科技发布预测式世界模型Polibrain，不追求生成完整画面，而是聚焦物理规律与关键状态预测，构建感知、决策、执行、反馈闭环。其隐变量可辨识性研究早于LeCun团队约一年。公司还研究多项式表征与因果记忆以提升泛化能力，并采用松耦合架构，让不同形态机器人共享对世界的理解，探索跨本体数据复用。

清华THUNLP等推出开源智能体系统PilotDeck 2.0，以工作舱隔离各项目文件、记忆与技能，记忆白盒可查可改，支持空闲整理与常驻执行；智能路由让强模型决策、小模型执行，复杂任务成本约降六分之五，评测得分79.1，优于Claude Code；原生支持MCP，采用AGPL-3.0开源。

清华特奖得主吴海旭创立物原科技，切入搭载物理建模能力的世界模型赛道，已快速完成多轮融资，估值达数亿美元，投资方包括蚂蚁、美团、达晨财智、星连等。其研究延续GeoPT路线，通过合成动力学让模型学习粒子轨迹演化以获得物理直觉。吴海旭曾提出Autoformer等里程碑工作，现于MIT CSAIL从事博士后研究，谷歌学术被引近3万次。

星动纪元自研世界动作模型VPP2在RoboDojo仿真榜登顶，综合成功率与得分均列第一，泛化、精细操作、记忆三项也居首。其核心是解耦视频预测与动作学习，分三阶段训练：先强化事件级视频预测，再经蒸馏提速，最后冻结主干并用LoRA适配动作专家，实现预测与行动双重泛化。真机零样本成功率达58.5%，已用于物流场景。

三安光电联合清华大学、厦门大学经两年攻关，在堆叠式全彩Micro LED领域取得突破，完成4英寸晶圆堆叠架构原理验证。红、绿、蓝光半峰宽分别收窄至42、27、17纳米，蓝光外量子效率达32%，绿光20%，红光突破3%，打破堆叠架构红光低效壁垒，为广色域及AR/VR应用奠定基础。

国内首家专注Q4AI的创业公司费米宇宙推出全球首个全链路量子增强大模型FermiQLLM 1.0。该模型基于Qwen改造，在数据、结构、训练、强化、评测五环节用量子物理方法增强，不依赖量子硬件，推理性能提升超15%，训练成本降25%以上。公司清华背景浓厚，种子轮融资1亿元，估值约10亿元。

清华大学等联合开源具身智能体基础设施RPent，将大模型规划、VLA精细操作与记忆系统结合，形成感知到纠错的闭环。在LIBERO-PRO上达到92.6%成功率，并通过任务卡复用经验使执行提速约7倍，推动机器人在物理世界持续学习进化。

稳准智能与清华崔鹏团队发布数据大模型LimiX-2，参数升至400M，在TabArena、BCCO、TALENT三大结构化数据榜单均列第一，超越Google、SAP等。模型沿上下文机制网络、合成数据引擎、Scaling三条路线升级，从目标预测转向结构发现，在因果发现数据集上领先传统方法，已覆盖3800余场景并与60多客户合作。

无问芯穹联合清华、上海交大开源具身智能端侧推理引擎APXInf，支持RTX 4090、Jetson Orin、Thor等平台，首发适配PI 0.5与WALL-OSS模型。通过端到端优化，Thor上PI 0.5 FP8延迟从278ms降至26ms内，兼顾低延迟、低功耗与稳定运行，并衔接RLinf训练框架，打通从训练到本体部署的完整链路。

清华教室原用导播台切换投影、音响等设备。作者为方便切换Mac、鸿蒙电脑及便携摄像头，改用Mac上的OBS做软件导播：鸿蒙电脑经采集卡输入Mac，摄像头USB接入，Mac再经HDMI接讲台输出，实现多源切换、录像与直播。

OpenAI宣称其内部AI系统在约1万个Agent协作下，耗时88小时解决了纳维-斯托克斯方程的存在性与光滑性问题，并通过Lean形式化验证。若获认可，这标志着AI开始参与解决顶尖数学难题。然而，纽约大学专家Tristan Buckmaster质疑其研究优先权，称其团队早前已取得相关突破，引发学术争议。

光象科技联合清华发布物理原生世界模型ActEffect，训练时预测动作后果并优化策略，执行时退出部署以降低成本。在LIBERO等基准测试中成功率领先，已用于汽车制造场景，验证了稳定性和效率。

清华AIR与域变换联合发布Zeva，首个实现上下文因果学习（ICCL）的具身模型。它无需更新权重，通过因果交互提取、双时标记忆和上下文策略注入，让冻结模型在部署中自进化。在基准任务中累计成功率从26%提升至73%，真实化学实验室任务成功率显著增长，并支持一次人类演示学会新操作，开启上下文空间扩展的新范式。

清华姚班2026级录取约90人，新班主任徐梦迪从车辆工程转向机器人研究，主张通用机器人需具备适应能力，而非仅靠扩大模型和数据。她通过少量示范、技能迁移和大模型知识应用三条路径探索，强调可靠性与人机交互，体现姚班跨学科交叉发展趋势。

ASI-Bench是由清华、MIT等机构构建的自主科研能力基准，包含60项覆盖11学科的项目级任务，通过B1至B4四级逐步减少人类方法指导来测试AI科研自主性。评测18套系统显示，B1平均分50.91，B3降至26.62，表明AI在方法落地和流程执行上仍有明显短板，距离独立完成开放式科研尚存差距。

OriginFlow是一家由清华博士生秦深涛创立的创业公司，利用神经肌电（sEMG）技术采集具身智能数据。其NeuroScale体系通过腕带采集肌电信号，结合视觉和IMU，重建人类动作、接触力和驱动力，生成Human Tokens，旨在补充现有数据采集方式的不足，推动物理AGI发展，并规划了从数据采集到人机共融的三阶段路线。

AI竞争焦点转向“递归自我改进”（RSI），即AI自主优化以研发更强AI。清昴智能作为国内首家专注AI自进化Infra的公司，解决国产算力碎片化问题，通过自主优化与演化系统，将算子调优效率提升336倍，模型适配提速30倍，已适配数十款国产芯片，旨在构建万亿Token生产闭环，推动算力底座从L1向L4进化。

词元无限是一家企业级AI Agent基础设施公司，成立一年融资数亿元。其核心是解决AI写代码快但企业交付效率提升有限的问题，通过全自主、高安全、自进化的平台，提供InfCode、InfTest等产品，实现“结果即服务”，目标将团队整体提效2倍以上。