数据在AI时代的重要性已经不言而喻，但悬而未决的是—— 如何精确量化这些数据的价值、辨别其优劣？ 为此，上海人工智能实验室OpenDataLab团队在数据领域持续深耕，正式推出了开放数据竞技场OpenDataArena。
近年来，AI大模型在数学计算、逻辑推理和代码生成领域的推理能力取得了显著突破。特别是DeepSeek-R1等先进模型的出现，可验证强化学习（RLVR）技术展现出强大的性能提升潜力。
近年来，文生图模型（Text-to-Image Models）飞速发展，从早期的 GAN 架构到如今的扩散和自回归模型，生成图像的质量和细节表现力实现了跨越式提升。这些模型大大降低了高质量图像创作的门槛，为设计、教育、艺术创作等领域带来了前所未有的便利。
当大模型把人类曾经的终极考题变成日常练习，AI的奔跑却悄悄瘸了腿—— 训练能力突飞猛进，验证答案的本事却成了拖后腿的短板。 为此，上海AI Lab和澳门大学联合发布通用答案验证模型CompassVerifier与评测集VerifierBench。填补了Verifier领域没有建立验证->提升->验证的循环迭代体系的空白。
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。
