12月12日，清华大学举办“昆山杯”创业大赛决赛，共有243支团队参赛。大赛旨在培养创新人才和促进校地合作，设立了高规格评审团。最终，量子计算项目获得种子组冠军，光电芯片项目获得成长组冠军，推动青年创业生态发展。

“昆山杯”清华大学创业大赛决赛于12月12日举行，吸引243支团队参赛。大赛分为种子组和成长组，聚焦前沿技术，促进校地合作。评审团由业界领军人物组成，提供指导。多个项目获得投资意向，推动青年创业发展。

首先，我没那么老。我和奶茶妹差了一年，不需要晚出生几年。我在清华偶遇过奶茶妹。她真人比照片还要好看。而且在清华 […]

NeurIPS 2025 的最佳论文奖和亚军论文奖新鲜出炉！一起来学习吧～

本文讨论了大语言模型（LLM）应用中因能力边界模糊而带来的安全风险，强调开发者需关注应用设计的安全性，以防止滥用和攻击。研究指出，许多应用面临能力降级、升级和越狱的风险，呼吁建立更健全的开发规范和安全机制。

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该研究提出了一种名为VersionSeek的隐蔽软件版本识别方法，基于功能性变更分析软件更新的功能差异，设计探测请求以提高识别准确率。实验结果表明，该方法在识别率和数据包发送量上均优于传统技术，成功识别了240,020个软件实例，揭示了用户面临的安全威胁。

清华大学与生数科技合作开发了音频超分辨率模型AudioLBM，能够将低采样率音频提升至192 kHz，显著改善音质。该模型基于桥类生成模型，采用隐空间建模，提升了音频生成的效率与质量，推动了音频超分领域的发展。

MH-Net是一种新型加密流量分类模型，通过构建多视角异构图，挖掘流量字节之间的细粒度关联。该模型结合多任务训练和对比学习，显著提高了流量分类的准确性，尤其在CIC-IoT和ISCX数据集上表现突出，验证了其有效性和先进性。

世界数字科学院在联合国发布了全球首个AI智能体运行安全测试标准，旨在提升AI应用的安全性与可信度。该标准由多家机构共同编制，涵盖风险分析和模型检测等方法，以应对AI技术快速发展带来的安全隐忧。

清华大学研究团队发布《AI赋能教育：高考志愿填报工具使用指南》，评估夸克AI与人类专家水平相当。夸克在数据完整性和操作便利性上具优势，而人类专家在策略深度和个性化分析上更为突出。AI工具应作为辅助决策伙伴，考生可利用深度搜索模板进行个性化信息检索。