有史规模最大的开源科学推理后训练数据集来了！ 上海创智学院、上海交通大学（GAIR Lab）发布MegaScience。该数据集包含约125万条问答对及其参考答案，广泛覆盖生物学、化学、计算机科学、经济学、数学、医学、物理学等多个学科领域，旨在为通用人工智能系统的科学推理能力训练与评估提供坚实的数据。
自从 OpenAI 发布展现出前所未有复杂推理能力的 o1 系列模型以来，全球掀起了一场 AI 能力 “复现” 竞赛。近日，上海交通大学 GAIR 研究团队在 o1 模型复现过程中取得新的突破，通过简单的知识蒸馏方法，团队成功使基础模型在数学推理能力上超越 o1-preview。
图灵奖得主Hinton在他的访谈中提及「在未来20年内，AI有50%的概率超越人类的智能水平」，并建议各大科技公司早做准备，而评定大模型（包括多模态大模型）的「智力水平」则是这一准备的必要前提。
OPO 无需训练即可实现实时动态对齐，而且因其即插即用的特性，适用于所有的开源与闭源大模型。
上海交大生成式人工智能研究组 (GAIR) 积极攻克难关，研发并开源了数学计算大模型 “阿贝尔（Abel）”，在多个榜单上取得开源第一！是首个海内外高校团队推出的 SOTA 数学开源大模型。
在「AIGC 和生成式内容」分论坛上，joinrealm.ai 创始人蔡丛兴以《 AI Generation Challenges 》为主题分享了AIGC 的历史与发展、机遇和挑战。
