于超的研究方向聚焦于基于强化学习的决策智能，主要包括大规模强化学习框架、多智能体强化学习算法以及具身智能等方向。迄今为止，她已在国际顶级会议和期刊上发表论文50余篇，Google Scholar 总引用次数超过5500次。作为第一作者，她提出的多智能体强化学习算法 MAPPO 相关论文发表于 NeurlPS 2022，目前已获得超过2800次引用。作为共同通讯作者，她在ICML2024 发表的大模型对齐方向论文被评选为 Oral Presentation(前1.5%)。近年来，她主导的面向具身智能的开源强化学习框架 RLinf，在 GitHub 上已获得超过2600 Star。

于超曾获清华大学优秀博士毕业生、清华大学优秀博士论文奖。博士后期间入选清华大学“水木学者”计划，入选中国电子学会青年人才托举工程。主持国家自然科学基金青年项目、博士后特别资助项目和面上项目、以及多个企业横向项目。