来自牛津大学、新加坡国立大学、伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校，伦敦大学学院、帝国理工学院、上海人工智能实验室等等全球 16 家顶尖研究机构的学者，共同撰写并发布了长达百页的综述：《The Landscape of Agentic Reinforcement Learning for LLMs: A Survey》。
AI生成第三视角视频已经驾轻就熟，但第一视角生成却仍然“不熟”。为此，新加坡国立大学、南洋理工大学、香港科技大学与上海人工智能实验室联合发布EgoTwin ，首次实现了第一视角视频与人体动作的联合生成。
上海人工智能实验室发布新一代文档解析大模型——MinerU2.5。作为MinerU系列最新成果，该模型仅以1.2B参数规模，就在OmniDocBench、olmOCR-bench、Ocean-OCR等权威评测上，全面超越Gemini2.5-Pro、GPT-4o、Qwen2.5-VL-72B等主流通用大模型，以及dots.ocr、MonkeyOCR、PP-StructureV3等专业文档解析工具。
近日，上海交大和上海人工智能实验室的研究发现，AI 的风险正从个体失控转向群体性的恶意共谋（Collusion）——即多个智能体秘密协同以达成有害目标。Agent 不仅可以像人类团队一样协作，甚至在某些情况下，还会展现出比人类更高效、更隐蔽的「团伙作案」能力。
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。
虽然大模型的优越表现令人瞩目，但动辄高昂的使用成本也让不少用户望而却步。 为平衡性能与成本，上海人工智能实验室科研团队基于前期技术积累，开源推出了Avengers-Pro多模型调度路由方案。
上海人工智能实验室等团队提出Lumina-mGPT 2.0 —— 一款独立的、仅使用解码器的自回归模型，统一了包括文生图、图像对生成、主体驱动生成、多轮图像编辑、可控生成和密集预测在内的广泛任务。
蛋白质模型的GPT时刻来了！ 清华大学智能产业研究院（AIR）周浩副教授课题组联合上海人工智能实验室发布了AMix-1： 首次以Scaling Law、Emergent Ability、In-Context Learning和Test-time Scaling的系统化方法论来构建蛋白质基座模型。
2017年6月，清华创投的活动室里，武彬第一次见到金沙江创投的合伙人朱啸虎。短暂交流十几分钟后，朱啸虎抛出一个让他愕然的提议：“我们投给你500万。”武彬当时25岁，正在清华大学人工智能实验室读研二，3个月前才注册了一家叫极睿科技的公司。公司没有产品，没有团队，没有商业闭环，只有大胆的构想：用AI变革整个服饰行业。
3D生成又补齐了一块重要拼图——物理属性！ 南洋理工大学-商汤联合研究中心S-Lab，及上海人工智能实验室合作提出了PhysXNet，号称首个系统性标注的物理基础3D数据集。
