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清华大学团队以智能体视角发布具身智能综述，提出Agentic Embodied Intelligence（AEI）系统框架，涵盖模型、基础设施、安全、数据与评测，并以L0—L5自主性层级和在线认知闭环刻画人机责任及自主系统路径。
月之暗面（Moonshot AI）创始人杨植麟联合清华大学及图灵奖得主姚期智团队推出TCSExam，以机器核验的科研交付物评测大模型，GPT‑6 Astra居Full榜首，开放猜想有效解答仍依赖联网检索改编。
清华大学人工智能学院提出面向 Coding Agent 的 observation 压缩方法 CoACT，在 SWE-bench Verified 的三个 Agent 模型上平均减少 33.0% 总 token 消耗且 PASS@1 与未压缩时相近，该工作获 ICSE 2027 直接接收（Top 5%）。
机器人正迎来自己的 Computer Use 时刻。
AI，要下海了。
AI 能逼真地 “搭出” 一个世界，就能准确预测它如何运转吗？GPT-6 Astra 展现出的场景建模能力令人印象深刻。但几何与外观的逼真还原，并不意味着对物理规律的准确把握。避免物体穿模、借助语义先验估计物理属性，与准确推演物体运动之间，仍有距离。后者还需要进一步识别质量、摩擦系数和阻尼等难以仅凭外观确定的属性与参数。
目前最强的视频生成大模型，例如seedance 2.5在根据用户意图生成视频的时候有一些明显的缺点。
清华大学和新加坡国立大学团队提出并开源VISTA，通过Meta-agent自主修改Harness代码且不更新模型权重，将LIBERO-Pro整体任务成功率从17.5%提升至95.0%。
国防科技大学与清华大学团队提出ICRPM（In-Context Risk Predictive Model），利用近期任务—风险记录预测策略更新后的风险，在无需额外rollout或环境交互的情况下提升大模型RLVR、Meta-RL及鲁棒控制中的任务排序与训练效果。
2024 年 10 月，机器之心曾报道过清华团队的一项基模工作：RDT-1B。