北京大学与易鑫（YIXIN）AI Lab合作的研究论文《Wrong Prediction, Right Answer: Recovering Evidence from Collapsed LLM Sequence Scores》被自然语言处理顶级会议EMNLP 2026主会接收（录取率15.4%）。该研究提出大模型推理评测中的“读出瓶颈”诊断视角，发现模型可能在隐藏状态中已编码正确答案，但被输出层系统性偏差掩盖，并设计了分阶段诊断方法验证。
北京大学芯曜跃动团队陶耀宇在浦江创新论坛硅光专题论坛上发布可编程空间光电异构AI推理芯片，采用数字光强累加与乘加拆分短光路架构，面向低误差、低损耗、可编程的AI推理加速应用，实现首Token延迟降至百微秒级。