2023年清华大学最受师生瞩目的十大杰出成果

一

成果名称：

千亿参数对话大模型ChatGLM(计算机系唐杰团队)

成果简介：

团队是国内最早从事千亿级基础大模型研究的团队之一。该成果全方位对齐Open AI的GPT系列模型，研发了对话模型ChatGLM (chatglm.cn)、文生图(CogView)、图生文(CogVLM)、代码(CodeGeeX)，模型适配华为升腾、寒武纪、摩尔线程等十多款国内芯片，同时提出高效参数微调P-Tuning算法和高质量可控内容生成方法，实现了模型架构自主化、训练推理国产化和内容生成可控化。ChatGLM系列开源模型在Github上累计获得5万余星标(超过LlaMA两代模型获得的星标之和)，Hugging Face(HF)全球下载量超过1,000 万，团队也被HF评为年度点赞数最多的5个机构(国内唯一上榜机构)。

推荐理由：

ChatGLM连续两个月在中文模型榜单C-Eval上取得第一，在国际40余项评测榜单上名列榜首，已在校内外平台上线使用用户超过300万，成果对实现国家在基础模型上全栈自主创新的战略布局具有重要意义。

二

成果名称：

γδ T细胞免疫识别机制(药学院张永辉团队)

成果简介：

T细胞可以分为αβ T细胞和γδ T细胞。αβ T细胞在疫苗接种、自身免疫疾病治疗以及细胞治疗等医疗技术方面有着丰富的基础。然而，围绕γδ T细胞的医学技术发展一直受到其免疫识别机制不明确的限制。团队通过10年的研究，详细阐释了肿瘤和病原体产生的一类名为“磷抗原”的脂类代谢产物，以及这些物质如何被γδ T细胞受体感知的分子机制。这项最近发表在《Nature》上的γδ T细胞免疫识别机制研究，为开启超越传统αβ T细胞框架的医疗技术路径带来新的可能性。

推荐理由：

该成果是T细胞研究的突破性进展之一，有望为疫苗、自身免疫性疾病及免疫治疗带来崭新的医疗技术路线，具有重大的学术和临床价值。

三

成果名称：

揭示宇宙早期星系演化–对星系循环内流的首次成像观测 (天文系蔡峥团队)

成果简介：

利用国际上的全波段大型观测设备，通过深场光谱观测，直接探测到早期宇宙中，星系周围气体进入星系的详细过程。证实了“循环内流”是驱动星系内部恒星形成的关键，为理解星系“生态系统”及其演化迈出重要一步，启发了下一代光谱巡天望远镜的相关科学目标。研究成果发表于《Science》杂志上。

推荐理由：

证实了“循环内流”是宇宙早期大质量星系形成的关键，是国际上首次对宇宙早期星系“内流”进行的直接清晰成像，拓展了未来巡天的科学目标。

四

成果名称：

HTR-PM安全性试验(核能与新能源技术研究院张作义团队)

成果简介：

2023年8月13日至9月3日HTR-PM两个反应堆模块分别完成了两次重要安全性试验，一次在1号反应堆进行：反应堆在200MW热功率下稳定运行，切除外电源后，反应堆自动停堆。后续触发反应堆保护系统，控制棒下落。反应堆剩余发热通过反应堆内部结构的储存以及压力容器表面的散热，自然地传递到舱室表面的冷却系统及外界大气，不需要操纵员干预。一次在2号反应堆模块进行：人为按下紧急停堆按钮，停堆后的剩余发热不需要应急冷却系统，通过自然散热即可实现固有安全。

推荐理由：

世界首次商业规模核电站的自然冷却试验，验证了模块式高温气冷堆的固有安全特性，得到业界的广泛关注和认可。

五

成果名称：

揭示植物感受重力的分子机制(生命学院陈浩东团队)

成果简介：

重力作用于地球上所有的生物，生物体如何感知重力是广受关注的科学问题。120年前提出的“淀粉-平衡石”假说认为植物特定细胞中淀粉体的沉降可起始重力感受，然而其作用机制长期未知。该成果揭示了淀粉体沉降过程中，其表面的TOC蛋白可携带并引导LAZY蛋白在细胞膜上形成新的极性分布，进而调控植物的向性生长。由此，该成果解析了重力这个物理信息转变为植物体内生理生化信号的关键机制，揭开了120年未解之谜。该成果发表于学术期刊《Cell》，被评价为“植物重力感应领域具有里程碑意义的工作”。

推荐理由：

该成果阐明了重力这个物理信息转变为植物体内生理生化信号的关键机制，是植物重力感应领域具有里程碑意义的工作。

六

成果名称：

半导体黑磷的超快瞬时能带调控(物理系周树云团队)

成果简介：

利用飞秒脉冲激光，首次在半导体材料黑磷中实现了光场诱导的瞬时能带调控，并发现奇异的赝自旋选择定则。研究成果发表在《Nature》，并受到国内外同行的高度认可及媒体和公众的关注。

推荐理由：

该成果是光致弗洛凯能带调控在半导体材料中的首个实验范例，为探索瞬时物态调控及新器件研发奠定科学基础。

七

成果名称：

人工智能设计锂电池电解液(化工系陈翔/张强团队)

成果简介：

针对锂电池先进电解液设计研发难题，团队提出了“人工智能设计锂电池电解液”的新方法：开发了具有自主知识产权的电解液高通量计算软件，构建了全球最大的锂电池电解液数据库;开发了电解液性质预测机器学习大模型，建立了电解液溶剂化模型的新认识;以人工智能方法预测了具有潜在应用前景的新电解液。基于上述成果，发表了行业高影响期刊论文并申请了软件著作权，第一完成人陈翔入选了2023《麻省理工科技评论》“35岁以下科技创新35人”;第二完成人张强获得了首届“可持续发展青年科学家奖”(全球仅3人)。

推荐理由：

该成果建立了“人工智能设计锂电池电解液”的全新方法，开发了具有自主知识产权的电解液计算软件，构建了全球最大的锂电池电解液数据库，指导设计了新型电解液，在行业中实现了初步应用。

八

成果名称：

支持片上学习的存算一体芯片(集成电路学院吴华强团队)

成果简介：

研制了国际首颗支持片上学习的忆阻器存算一体芯片，提出了一种适于忆阻器实现高效片上学习的新型通用神经网络算法和STELLAR架构，有效克服了器件非理想特性对精度的影响，大幅降低了电路、系统的设计复杂度和运行开销，成功演示了图像分类、语音识别和控制任务等多种片上增量学习功能，展示出高适应性、高能效、高通用性、高准确率等特点，为发展高算力芯片探索出了一条创新路径。该成果发表在《Science》期刊上，被众多媒体专题报道。

推荐理由：

在国际上首次实现了可片上学习的忆阻器存算一体芯片，其架构原理的创新对高性能芯片的发展具有重要意义。

九

成果名称：

甲基化指引的染色质去乙酰化动态与多模态机制解析(医学院李海涛团队)

成果简介：

表观遗传是确保表型多样性的关键机制。组蛋白去乙酰化酶Rpd3是一类全局基因调控和共抑制因子，人源Rpd3S复合物的功能异常与肿瘤、心血管疾病发生相关，是重要的药物靶点。团队通过化学生物学手段构建人工修饰核小体，利用冷冻电镜技术解析了酵母Rpd3S与H3K36me3核小体的复合物结构，并结合酶活分析以及酵母遗传学等功能实验，系统全面地对Rpd3S复合物的组装模式、底物识别催化，以及修饰调控等过程进行了分子机制解剖，揭示出甲基化指引的染色质去乙酰化动态和多模态模型。论文成果以长文形式发表在《Nature》杂志。

推荐理由：

首次揭示类型I-HDAC复合物发挥功能的结构与生化基础，展示出大自然通过形成多亚基复合物来增强调控潜力的精巧分子设计，凸显了表观遗传调控的精妙复杂性，并为基于结构和机制的靶向药物开发铺平了道路。

十

成果名称：

贸易争端与产业政策竞争：解读中美经济冲突(五道口金融学院鞠建东团队)

成果简介：

该成果已经在线发表在宏观经济学领域最好的期刊《Journal of Monetary Economics》上，是全球学术界通过量化贸易模型研究产业政策竞争的第一篇文章，在中美贸易争端、制度竞争、产业政策等当代经济学重大学术领域取得突破，为这些领域的进一步研究，以及相关国际政策合作与竞争奠定了理论基础。这篇文章所发经济学期刊也是中国学者在中美贸易争端领域至今为止学术文章所发表的最好的英文经济学期刊。

推荐理由：

该成果是全球学术界通过量化贸易模型深入探究产业政策竞争的第一篇文章，是中国学者在中美贸易争端、制度竞争、产业政策等当代经济学重大学术领域发出中国声音的重大理论突破。