CVPR丹佛之约｜上海AI Lab“北极星X星启”交流会盛邀全球AI英才
国际计算机视觉与模式识别会议（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，CVPR）是世界顶级的计算机视觉会议。6月3日至7日，CVPR 2026将在美国丹佛召开。期间，上海人工智能实验室（上海AI实验室）将举办“北极星X星启交流会暨云帆AI Talent Meetup”。届时，实验室青年科学家代表将亲临现场，与全球同行展开深度交流与
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OpenAI投2.34亿美元在新加坡设首个海外AI实验室
5月25日消息，OpenAI近日与新加坡政府签署多年期合作协议，承诺投入超过3亿新元（约合2.34亿美元），在当地设立其美国本土以外的首个应用人工智能实验室（Applied AI Lab）。该实验室将作为双方合作的核心载体，聚焦三大方向：帮助新加坡公共和私营机构部署前沿AI并解决问题；培养下一代本地AI人才；推动AI技术惠及普通民众、各类企业及公共部门。OpenAI预计未来几年内为新加坡创造超过2
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同事.skill之后：谁在真正“蒸馏”打工人？
GitHub 上有一个 4 小时写出来的项目，叫 colleague-skill。3 天涨到 6,700 颗星，3 周突破 1.4 万。中文世界把它叫作"同事.skill"，把它做的事叫作"炼化"、"蒸馏"。这一下点燃了国内最近最大的 AI 工作替代焦虑，“反蒸馏”也随之成为热词。项目作者周天奕，24 岁，上海人工智能实验室工程师。按他对澎湃科技的说法，这是团队在做“智能体安全”研究时，顺手花 4
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Anthropic联合创始人克拉克预测AI进化：18个月内纯AI公司创收数百万美元
IT之家 5 月 21 日消息，在牛津大学公开演讲时，Anthropic 联合创始人杰克 · 克拉克（Jack Clark）发表预测，勾勒了未来 2 年的 AI 进化时间表。克拉克是全球顶尖人工智能实验室 Anthropic 的联合创始人兼政策主管（Policy Chief），现兼任公共利益长（Head of Public Benefit）。克拉克用“进展快到令人眩晕”形容当下 AI 演化速度，并
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OpenAI落子新加坡 首设海外人工智能实验室
财联社5月20日讯（编辑 周子意）在新加坡举行的ATxSummit大会上，OpenAI与新加坡式签署谅一份解备忘录，宣布开启一项深度的战略合作。根据ChatGPT开发商OpenAI与新加坡数字发展与信息部门周三（5月20日）发布的一份联合声明，OpenAI将投入超过3亿新元（约合2.34亿美元）在该地设立一个“应用人工智能实验室”（Applied AI Lab），以加强新加坡的人工智能生态系统。O
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10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
奥赛级科学推理，一定要从更大的通用模型开始吗？最近上海人工智能实验室一份技术报告给出了一个不同答案：不调用外部工具、不执行代码、不接入专用符号求解器，一个 30B-A3B 规模的推理模型，也可以通过统一后训练和推理时扩展，在 IMO、USAMO、IPhO 等高难数学与物理奥赛评测中达到强劲水平。研究团队选择从已有 30B-A3B 推理主干出发，先用约 33.8 万条高质量轨迹进行反向困惑度课程监督
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Seedance可灵反超美国对手，创作者用脚投票：中国模型更懂真实生产
5月18日消息，英国《金融时报》 近日报道称，多位开发者认为，中国人工智能实验室在视频生成领域已经领先部分美国竞争对手。报道重点提到字节跳动的Seedance和快手的Kling：这两家公司本来就在经营短视频平台，抖音、TikTok、快手每天都会沉淀拍摄、剪辑、转场、特效和观看反馈。它们更容易从真实创作者场景里看到用户到底卡在什么地方，从人物动作是否稳定、镜头衔接是否自然、到同一角色会不会一秒变脸
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训练数据枯竭怎么办？首篇「数据价值密度」综述理清思路
本文由来自上海交通大学和上海人工智能实验室的多位研究者共同完成，受到上海市“通用人工智能大模型”基础研究专项支持。共同第一作者为孙亦刘、陆彦超与曹家熙，共同通讯作者为来自上海交通大学自动化与感知学院的宫辰教授与刘伟副教授。团队长期致力于机器学习及大模型方面的研究。当训练数据枯竭、训练成本飙升，大语言模型（LLM）训练之路该何去何从？作为提升 LLM 性能的主流核心范式，持续扩充训练数据量的传统做法
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动态路由革新：RouteMoA助力多智能体系统高效协同无需预推理
一篇论文已被 ACL 2026 收录，主要作者来自上海交通大学自动化与感知学院 IWIN 中心团队。该团队的负责人是关新平教授，导师包括陈彩莲教授和乐心怡教授，南洋理工大学陶大程教授亦有参与合作。其他研究人员则分别来自腾讯、上海人工智能实验室以及香港中文大学等机构。论文的第一作者王骥泽为该校博士生，专注于大型模型智能体的研究。在最近几年里，随着大语言模型的进步，从单一模型的性能提升逐渐转向多个模型
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中科大与上海AILab揭秘2026年ACL大会上的强化学习后训练规律
从 DeepSeek-R1 到 Kimi K2.5，利用强化学习（RL）来优化大型模型的推理性能已成为关键方法。然而，在 RL 后训练过程中存在一个重要问题：这种训练方式是否遵循特定规律？能否通过给定参数量、计算资源和数据规模，准确预测出 RL 训练所能达到的效果？中国科学技术大学与上海人工智能实验室等机构的研究团队对此进行了系统性的研究。他们使用 Qwen2.5 系列密集模型（从0.5B到72B
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