📢 转载信息
原文链接：https://cn.technode.com/post/2025-11-28/txrdc-qxzn/
原文作者：TechNode
在2025年11月28日，清华大学人工智能研究中心（Q-Tech RDC）举办了其首次面向公众和业界的年度研究成果发布会，主题为“Q-Tech RDC 2025：探索通用智能的边界”。此次发布会全面展示了该中心在基础理论、核心技术和前沿应用方面取得的一系列重大突破。
大型语言模型与知识融合的新范式
Q-Tech RDC 重点介绍了他们在下一代大型语言模型（LLM）架构上的进展。研究团队提出了一种名为“知识流体网络”（KFN）的新模型结构，旨在解决当前LLM在处理复杂、动态知识时的滞后性和幻觉问题。
通过将外部知识库实时、动态地嵌入到模型推理过程中，KFN 展现出超越传统静态训练模型的实时推理准确性。研究人员展示了一个应用案例，模型能够在处理突发新闻事件和快速变化的数据集时，保持极高的事实一致性。
具身智能与环境交互
具身智能是本次发布会的另一大亮点。中心展示了其在机器人学习和人机协作方面的最新成果，特别强调了对复杂物理世界建模的能力。
研究团队利用先进的强化学习和世界模型技术，开发出可以在非结构化环境中执行复杂操作的智能体。一个引人注目的演示是，一个人形机器人能够独立完成一项需要精细操作和多步骤规划的组装任务，其表现出接近人类专家的灵活性和鲁棒性。
“我们正从‘观察和预测’转向‘感知、推理和行动’的转变。具身智能的核心挑战在于如何让AI真正理解和作用于三维物理空间。”—— Q-Tech RDC 首席科学家
通用人工智能（AGI）的阶段性进展
在关于通用人工智能的探讨中，Q-Tech RDC 提出了一个“可解释性与可控性框架”。他们认为，实现安全、负责任的AGI，必须建立在透明的决策路径之上。
该框架通过引入因果推理模块，使得AI的决策过程不再是“黑箱”。与会专家普遍认为，这一研究方向为全球AI安全领域提供了重要的理论支撑和实践路径。
此外，中心还发布了一系列开源工具包，旨在促进学术界和工业界对这些前沿技术的进一步研究和应用，包括：
- KFN-Toolkit： 用于知识流体网络训练与部署的开源框架。
- Embodied-Sim： 用于具身智能体训练的高保真仿真环境。
- XAI-Module： 专用于增强模型决策可解释性的工具集。
产业合作与未来展望
清华大学人工智能研究中心强调，未来的研究将更加侧重于与国家关键产业的深度融合，特别是在高端制造、生物医药和可持续发展等领域。
此次成果发布会标志着 Q-Tech RDC 正在加速从基础研究向实际影响力转化的步伐，有望为中国乃至全球的AI前沿发展注入新的动力。
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区