清华大学

最近，科技圈掀起了一股“养龙虾”的热潮。OpenClaw 的横空出世，引发了广泛关注。与此同时，清华大学的研究团队也开源了一只特别的“龙虾”。 这只“龙虾”的目标并非操控电脑或执行任务，而是致力于一项更具根本性的工作：让 AI 学会“教人学习”。它所构建的，是一种能够“讲、问、互动”的全新课堂形态。 设想一个场景：面对火爆的 OpenClaw，零基础用户想学…

给定几张场景图片，人类往往能在脑海中想象出该场景的三维布局。然而，当前的多模态大模型仍主要基于纯文本或二维视觉信息进行推理，难以有效表达图像中隐含的几何结构。 为此，清华大学与美团研究团队联合提出了 3DThinker——首个旨在让大模型进行三维场景“脑补”的突破性框架。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2510.18632 代码地址：…

一句话总结：困扰社区多年的一个“玄学”现象终于被拆解清楚：在BF16等低精度训练中，FlashAttention并非随机出错，而是在特定条件下会触发有方向的数值偏置。这种偏置借助注意力机制中涌现的相似低秩更新方向被持续放大，最终导致权重谱范数和激活值失控，引发损失函数突然爆炸。论文同时提供了一个几乎无需修改模型、仅在safe softmax中进行的极小改动，…

这个名为 UltraRAG 的开源项目，已在 GitHub 上获得了超过 4600 个 Star。它由清华大学 THUNLP 实验室、东北大学 NEUIR 实验室、OpenBMB、面壁智能与 AI9Stars 等机构联合发布，是首个基于 MCP 的轻量级 RAG 开发框架。其核心在于：通过 YAML 配置逻辑，利用 MCP 构建组件，并通过 UI 打通从“算…