Một startup quy tụ các tài năng từ Đại học Thanh Hoa vừa gọi vốn thành công với định giá 1 tỷ USD, tập trung ứng dụng công nghệ tính toán lượng tử để tối ưu hóa kiến trúc hạ tầng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Vì sao đáng đọc: Tin tức về sự kết hợp giữa AI và điện toán lượng tử là xu hướng công nghệ đột phá, đặc biệt khi startup này đạt mức định giá kỳ lân với đội ngũ nhân sự chất lượng cao.
RLark là nền tảng mã nguồn mở giúp kết nối, điều phối và quản lý tập trung các thiết bị robot, camera và tài nguyên điện toán đám mây, rút ngắn thời gian thiết lập xuống còn 5 phút và khởi chạy tác vụ chỉ trong 10 giây.
RLark cho phép quản lý robot chỉ trong 5 phút và khởi chạy tác vụ đa cụm trong 10 giây, đóng vai trò như một 'đài kiểm soát' mới cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hiện thân.
Cuộc đối thoại chuyên sâu với GS. Từ Mộng Địch (Đại học Thanh Hoa) về tương lai của AI hiện thân, tiềm năng của mô hình thế giới và khả năng đạt được sự khái quát hóa thực sự trong trí tuệ nhân tạo.
Dự án RPent đánh dấu bước tiến mới trong việc hiện thực hóa các tác nhân trí tuệ nhân tạo có khả năng thực hiện công việc thực tế trong thế giới vật lý thông qua cơ thể robot.
Vì sao đáng đọc: Sự kết hợp giữa mô hình AI tiên tiến và phần cứng robot là xu hướng then chốt của ngành. Việc mã nguồn mở giúp thúc đẩy nghiên cứu (Embodied AI) đáng kể.
Stable AI và Đại học Thanh Hoa vừa giới thiệu LimiX-2, mô hình 400M tham số sử dụng mạng cơ chế ngữ cảnh, đạt điểm Elo ấn tượng trên các bảng xếp hạng dữ liệu cấu trúc như TabArena và TALENT.
Ngày 16/9, LimiX phối hợp cùng Đại học Thanh Hoa giới thiệu mô hình dữ liệu lớn thế hệ mới LimiX-2 với quy mô tham số đạt 400 triệu, thiết lập chuẩn mực mới trên các bảng xếp hạng uy tín.
Viện AIR thuộc Đại học Thanh Hoa giới thiệu Zeva, một hệ thống bộ nhớ nhân quả trong ngữ cảnh giúp cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công của robot trong các tác vụ thao tác phức tạp mà không cần đào tạo lại mô hình.
New Tsinghua + Qwen Team's paper flips the usual agent-data recipe: Reconstructing and re-solving o…
DịchNhóm nghiên cứu từ Thanh Hoa và Qwen giới thiệu Terminal-Universe, phương pháp khôi phục không gian làm việc từ quỹ đạo AI để tạo dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình Qwen3.5-27B trong các tác vụ lập trình thực tế.
Diễn đàn diễn ra vào ngày 21/9/2026, tập trung thảo luận về thách thức và ứng dụng thực tiễn của AI trong thế giới vật lý. Sự kiện tổ chức theo hình thức kết hợp trực tuyến và trực tiếp tại Đại học Thanh Hoa.
Đại học Thanh Hoa mở khóa học về AI trong nghiên cứu khoa học hợp tác cùng Doubao, tích hợp các phương pháp thực hành vào bộ kỹ năng chuyên biệt trên nền tảng này để hỗ trợ người dùng từ khâu chọn đề tài đến xuất bản.
Theo WSJ, khoảng cách giữa AI Trung Quốc và Mỹ đang rút ngắn nhờ mạng lưới nhân tài từ ĐH Thanh Hoa, công nghệ mã nguồn mở và khả năng tối ưu hóa tính toán vượt trội của các startup như DeepSeek.
LLMs are increasingly used as synthetic respondents in cross-country surveys. But do they simulate e…
DịchCác nhà nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa đã phát triển khung 'Bình đẳng biểu đạt' để kiểm tra độ chính xác của AI khi đóng vai người trả lời khảo sát toàn cầu. Kết quả cho thấy AI hiện vẫn thiên vị các quốc gia phát triển, với độ chính xác tỉ lệ thuận với GDP và mức độ phổ cập Internet.
Nhóm nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa đã phát triển khung học tập dựa trên thị giác, giúp robot hình người thực hiện các kỹ năng đá bóng linh hoạt trong môi trường thực tế, đánh dấu cột mốc quan trọng sau 22 năm kiên trì nghiên cứu.
Vì sao đáng đọc: Đây là nghiên cứu đột phá được đăng trên tạp chí Science Robotics danh giá, thể hiện sự kết hợp xuất sắc giữa thị giác máy tính và điều khiển robot trong môi trường thực tế.
Giải thưởng 'Khám phá Khoa học' 2026 vừa vinh danh 50 nhà khoa học trẻ, trong đó có các chuyên gia AI nổi bật như Hoàng Cao (ĐH Thanh Hoa) và Lưu Huyên Triết (ĐH Bắc Kinh) nhờ những đóng góp đột phá về kiến trúc mạng thần kinh và hệ thống hạ tầng AI.
New Tsinghua and other Chinese Univ paper finds AI agents can optimize a training plan for hours, bu…
DịchNghiên cứu chỉ ra rằng các tác nhân AI dù tối ưu hóa tốt nhưng rất hiếm khi tự nhận ra sai lầm trong chiến lược cốt lõi. Ngay cả khi bổ sung công cụ hỗ trợ, AI vẫn chủ yếu lặp lại các phương pháp cũ thay vì thay đổi tư duy giải quyết vấn đề.
Zetta ζ từ Đại học Thanh Hoa giúp robot không chỉ thực hiện nhiệm vụ mà còn tự quan sát, sửa lỗi và tích lũy kinh nghiệm theo thời gian thực, đạt tỷ lệ thành công vượt trội trong các thử nghiệm phức tạp.
Vì sao đáng đọc: Đột phá quan trọng trong lĩnh vực robot học (Embodied AI), giải quyết bài toán khó về khả năng tự học trực tuyến và thích nghi với môi trường thực tế thay vì chỉ chạy theo kịch bản sẵn.
Nhóm nghiên cứu từ Đại học Thanh Hoa đã phát triển giải pháp tối ưu hóa hạ tầng AI bằng chính AI, tạo ra bước đột phá trong việc xây dựng hệ sinh thái tính toán nội địa với quy mô hàng nghìn tỷ Token.
Reasoning models think longer, but longer chains bury more factual mistakes-and one wrong fact early…
DịchCheckRLM là khung RAG mới từ ĐH Thanh Hoa giúp phát hiện và sửa lỗi thực tế ngay trong quá trình suy luận thay vì hậu kiểm. Giải pháp này đạt hiệu suất vượt trội trên các bộ dữ liệu khó như MuSiQue với tốc độ nhanh và tiết kiệm token hơn so với các mô hình hiện nay.
