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在三个月前，OpenAI 研究员 Shunyu Yao 发表了一篇关于 AI 的下半场的博客引起了广泛讨论。他在博客中指出，AI 研究正在从 “能不能做” 转向 “学得是否有效”，传统的基准测试已经难以衡量 AI 的实际效用，他指出现有的评估方式中，模型被要求独立完成每个任务，然后取平均得分。这种方式忽略了任务之间的连贯性，无法评估模型长期适应能力和更类人的动态学习能力。
在AI时代，掌握编程语言成了科研人的「第二外语」？近日，WAIC 2025上，上海科学智能研究院、复旦大学、无限光年联合发布「星河启智科学智能开放平台」，让科学家轻松构建AI模型、发起实验、调度算力，真正成为探索的主角。
上海交通大学研究团队提出了一种融合无人机物理建模与深度学习的端到端方法，实现了轻量、可部署、可协同的无人机集群自主导航方案，其鲁棒性和机动性大幅领先现有方案。
本文由上海 AI Lab 和北京航空航天大学联合完成。 主要作者包括上海 AI Lab 和上交大联培博士生卢晓雅、北航博士生陈泽人、上海 AI Lab 和复旦联培博士生胡栩浩（共同一作）等。
超越软件的编程范式革命 长久以来，编程被定义为一种严谨的、逻辑驱动的活动，是将人类意图转化为机器可执行的、确定性指令的过程。然而，AI正在颠覆这一核心定义，将编程从“Coding”这一动作，提升到“表达意图”和“实现愿景”的更高维度。
ChatGPT，比大多数医生更强！
7月26日的开幕活动中，2024年诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿最为AI界的宗师，进行了演讲，这位一直坚持“AI威胁论”的知名学者，再次重申了AI无序发展的危险，呼吁全球建立AI研究的“安全网络”。
在首次中国演讲中，AI教父Hinton于WAIC2025上探讨数字智能与生物智能的差异，指出AI因具备永生与高效共享而快速超越人脑。他警示若无全球安全协作，超级智能或将反噬人类。Hinton提出通过AI安全研究所联盟与技术栈分离，推动AI向善发展。
不要只盯着明星AI研究员！为了打造ASI，Meta、贝索斯等狂砸百亿，招聘专家当AI的「老师」。在此背景下，数据标注员的角色逐渐从基础任务转向更高技能的领域，门槛水涨船高。
还在为 LoRA 训练不稳定、模型融合效果差、剪枝后性能大降而烦恼吗？来自香港城市大学、南方科技大学、浙江大学等机构的研究者们提出了一种简单的渐进式训练策略，CoTo，通过在训练早期随机失活一部分适配器，并逐渐提高其激活概率，有效缓解了层级不均衡问题，并显著增强了模型在多任务融合和剪枝等操作上的鲁棒性和有效性。该工作已被机器学习顶会 ICML 2025 接收。