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清华 Nature 封面一作技术成果转化,幂级智能打造百亿「物理AI」订阅的世界模型

清华 Nature 封面一作技术成果转化,幂级智能打造百亿「物理AI」订阅的世界模型

清华 Nature 封面一作技术成果转化,幂级智能打造百亿「物理AI」订阅的世界模型

独家获悉,清华大学自动化系副教授封硕正式入局世界模型赛道,成立幂级智能(Dense AI),目标是在以物理 AI 领域,打造订阅制的世界基础模型。企查查信息显示,北京幂级智能科技公司成立于 2026 年 1 月,公司法人为清华学者石梦凯。

来自主题: AI资讯
8046 点击    2026-07-03 10:05
速递|「华为天才少年」领衔、核心全员清北,Philo AI 完成近千万美金首轮,定义「世界生命模型」新物种

速递|「华为天才少年」领衔、核心全员清北,Philo AI 完成近千万美金首轮,定义「世界生命模型」新物种

速递|「华为天才少年」领衔、核心全员清北,Philo AI 完成近千万美金首轮,定义「世界生命模型」新物种

据 Z Finance 获悉,由清华博士、华为「天才少年」张家声领衔的 AI 初创公司 Philo AI 已完成近千万级美金首轮融资,由祥峰投资(Vertex Ventures)独家投资。张家声此前主导的视频模型曾登上 Artificial Analysis 全球第 2,而这支核心成员全员清北博士的团队一向低调。本轮资金将重点用于世界生命模型的核心研发、自有系统构建与核心团队扩张。

来自主题: AI资讯
9336 点击    2026-07-02 11:10
清华发布智能体社会AgentSociety第二代:让社会科学研究真正「跑起来」

清华发布智能体社会AgentSociety第二代:让社会科学研究真正「跑起来」

清华发布智能体社会AgentSociety第二代:让社会科学研究真正「跑起来」

AgentSociety²是清华大学团队推出的社会科学研究新工具,通过AI智能体模拟社会行为,帮助研究者构建实验环境,直接运行社会假设。它让AI同时扮演研究助手和实验参与者角色,使复杂社会问题能被构造、运行和分析,提升研究效率与可复现性。

来自主题: AI技术研报
6633 点击    2026-07-01 09:52
世界模型公司「厘清智能」完成数亿元种子轮融资,顺为红杉高瓴齐押注

世界模型公司「厘清智能」完成数亿元种子轮融资,顺为红杉高瓴齐押注

世界模型公司「厘清智能」完成数亿元种子轮融资,顺为红杉高瓴齐押注

独家获悉,清华系初创公司「厘清智能」宣布完成数亿元种子轮融资,投资方阵容堪称豪华:由顺为资本、红杉中国、高瓴创投、峰瑞资本、星连资本、水木清华校友种子基金、SEE FUND等一线基金,与智元机器人、灵心巧手、世纪金源等产业资本共同投资。其中,顺为资本与红杉中国更是连续多轮追加投资。

来自主题: AI资讯
9795 点击    2026-06-30 10:17
AI助手不该只等人提问:清华团队两项新研究,探索理解用户与适时互动

AI助手不该只等人提问:清华团队两项新研究,探索理解用户与适时互动

AI助手不该只等人提问:清华团队两项新研究,探索理解用户与适时互动

如今,大模型越来越擅长回答问题了,但当 AI 不再只停留在聊天窗口,而是走向智能眼镜、可穿戴设备乃至家庭机器人时,问题会随之改变。用户未必有时间把需求完整说出来,也未必希望助手随时插话。更理想的助手,应该能在现场真正理解人,在用户需要的时候出现,在不合适的时候保持安静。

来自主题: AI技术研报
6337 点击    2026-06-30 09:55
独家丨清研精准完成数亿元 B3 轮融资,目标打造物理 AI 数据基础设施

独家丨清研精准完成数亿元 B3 轮融资,目标打造物理 AI 数据基础设施

独家丨清研精准完成数亿元 B3 轮融资,目标打造物理 AI 数据基础设施

清华系物理AI企业「清研精准」已于近日完成数亿元B3轮融资,本轮融资由北京市绿色能源基金、北汽产投领投,裕隆集团跟投。据悉,该轮资金将会用于核心人才招募、多模态数采设备的研发与规模化部署,以及算力采购与模型训练基础设施建设等方向。

来自主题: AI资讯
9025 点击    2026-06-29 09:11
首个通用触觉基础模型FTP-1来了!Sharpa 联合清华大学等高校,用一套策略打通21种传感器与多类具身形态

首个通用触觉基础模型FTP-1来了!Sharpa 联合清华大学等高校,用一套策略打通21种传感器与多类具身形态

首个通用触觉基础模型FTP-1来了!Sharpa 联合清华大学等高校,用一套策略打通21种传感器与多类具身形态

来自 Sharpa、清华大学、UC Berkeley、上海交通大学、ETH Zurich 等机构的研究者提出了首个通用触觉基础策略 FTP-1。它基于约 3,000 小时、来自 26 个数据来源和 21 种触觉传感器的数据进行预训练

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9443 点击    2026-06-28 11:12