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上海AI Lab、浙大EagleLab等提出RRVF：利用「验证非对称性」，只输入图片学习视觉推理
上海AI Lab、浙大EagleLab等联合完成研究，提出RRVF框架，利用「验证非对称性」，仅输入图片学习视觉推理。它构建闭环系统，通过迭代推理、视觉反馈等步骤训练模型，实验显示效果佳，证明验证法则力量。
大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
上海AI Lab发布新一代书生·思客（InternThinker），它是我国首个具围棋专业水平且能展示透明思维链的大模型。其得益于InternBootcamp训练环境，还在多任务混合训练中现‘涌现时刻’，背后有通专融合底层技术突破。
Nature 正刊收录！清华 FIB 实验室揭示：AI 提升科学家个人影响力，却收缩科学整体探索空间
清华大学 FIB 实验室牵头研究表明，AI 在自然科学应用广泛，提升科学家个人影响力，但使科学整体探索空间收缩。研究基于大量论文和人员数据，还提出科研智能体系统 OmniScientist 缓解问题。
多模态推理新范式：上海AI Lab新作证明“画”出答案比“说”出答案更靠谱
上海人工智能实验室等联合提出DiffThinker模型，利用扩散模型构建全新视觉推理范式。它在视觉中心任务上表现优异，准确率碾压GPT - 5等模型，还能与MLLM协同推理实现1 + 1 > 2的效果。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
AI Agent也有体检中心了？诊断级安全框架AgentDoG正式开源
上海人工智能实验室今日开源全球首个具深度诊断能力的AI智能体安全护栏框架AgentDoG。它能精准定位风险、解释决策成因。团队提出三维风险分类法，构建数据合成管道，实验表现领先，还集成归因模块。
微软AI掌门直击AI乱象！AI意识纯属危言耸听，机器觉醒歧途一条
微软AI负责人Mustafa Suleyman认为只有生物体才有意识，开发者不应追求让AI有意识。他强调区分AI能力提升和拥有意识的不同，反对讨论AI意识，还分享了微软产品相关看法。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
提升大模型内在透明度：无需外部模块实现高效监控与自发安全增强｜上海AI Lab & 上交
大语言模型能力提升引发风险担忧，当前主流用外部“黑盒”监控模块解读模型表征，存在诸多局限。上海人工智能实验室和上海交通大学团队提出TELLME方法，摒弃外部模块，提升模型内部透明度，还提升了输出安全性。
AI圈两件大事，Meta超级智能实验室大规模裁员，OpenAI新发布的浏览器遭全网差评。
近期AI圈热闹非凡。Meta超级智能实验室裁员600人，包括资深人员田渊栋，或因前期扩张致团队臃肿。而OpenAI新发布的浏览器Atlas仅Mac版，口碑差，功能不新鲜，产品成熟度和体验欠佳。