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。
当前训练强大的大语言模型（LLM），就像是培养一个顶尖运动员，需要大量的、由专家（人类标注员）精心设计的训练计划和教材（高质量的标注数据）。
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AI智能体（Agent）开发的浪潮涌来，很多一线工程师却发现自己站在一个尴尬的十字路口：左边是谷歌、OpenAI等巨头深不可测的“技术黑盒”，右边是看似开放却暗藏“付费墙”的开源社区。大家空有场景和想法，却缺少一把能打开未来的钥匙。
深度研究智能体（Deep Research Agents）凭借大语言模型（LLM）和视觉-语言模型（VLM）的强大能力，正在重塑知识发现与问题解决的范式。
据申妈朋友圈报道，原阿里通义千问语音团队负责人、前腾讯AI Lab副主任鄢志杰，已于近期正式加盟京东探索研究院
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？
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。
