当马斯克的 Grok-4 还在用 “幽默模式” 讲冷笑话时，中国的科学家已经在用书生 Intern-S1 默默破解癌症药物靶点的密码 —— 谁说搞科研不能又酷又免费？
在WAIC 2025大会上，上海AI实验室首席科学周伯文和Hinton教授的尖峰对话轰动全场。而在科学探索上，实验室更是独辟蹊径开创「通专融合」大模型创新路线，全新一代科学大模型拿下多模态能力全球第一。
在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏（Dataset Distillation,DD）方法能够通过使用更少的数据，达到接近完整数据的训练效果，提升模型训练效率，降低训练成本。
大模型伦理竟然无法对齐？
刚刚，AWS亚马逊云科技上海AI研究院被曝解散！AI研究院首席应用科学家王敏捷在朋友圈中写道：「过去六年领导这个团队，正值外国研究机构在中国的黄金时期。」
扩散语言模型（Diffusion-based LLMs，简称 dLLMs）以其并行解码、双向上下文建模、灵活插入masked token进行解码的特性，成为一个重要的发展方向。
给AI一场压力测试，结果性能暴跌近30%。 来自上海人工智能实验室、清华大学和中国人民大学的研究团队设计了一个全新的“压力测试”框架——REST (Reasoning Evaluation through Simultaneous Testing)。
当前最强大的视觉语言模型（VLMs）虽然能“看图识物”，但在理解电影方面还不够“聪明”。
强化学习改变了大语言模型的后训练范式，可以说，已成为AI迈向AGI进程中的关键技术节点。然而，其中奖励模型的设计与训练，始终是制约后训练效果、模型能力进一步提升的瓶颈所在。
现在，国内研究机构就从数据基石的角度出发，拿出了还原真实动态世界的新进展：上海人工智能实验室、北京理工大学、上海创智学院、东京大学等机构聚焦世界生成的第一步——世界探索，联合推出一个持续迭代的高质量视频数据集项目——Sekai（日语意为“世界”），服务于交互式视频生成、视觉导航、视频理解等任务，旨在利用图像、文本或视频构建一个动态且真实的世界，可供用户不受限制进行交互探索。
