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WAIC 2025大黑马，一个「谢耳朵AI」如何用分子式超越Grok-4

当Grok - 4讲冷笑话时，中国科学家用书生Intern - S1破解癌症药物靶点密码。7月26日上海AI实验室发布并开源Intern - S1，多模态能力全球开源第一，相关平台也上线，有望重构科研生产力。

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。

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。

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。

上海AI Lab提出LEMMA方法，构建“错误 - 反思 - 修正”数据，让大模型从错误中学习。通过教师模型定向制造“学生会犯的错”构造数据，实验显示在Llama3 - 8B上数学解题准确率提升13.3%。

上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金，在HiPhO基准测试获12金1银，超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试，用多阶段强化学习训练模型，开发PhysicsMinions系统提升推理能力。

在人工智能模型规模持续扩大的今天，数据集蒸馏方法能提升训练效率、降低成本，但蒸馏模型在安全性要求高的任务中抗干扰难。北航上海AI Lab团队提出ROME方法，无需对抗训练，显著提升模型鲁棒性，成果被ICML 2025接收且已开源。

上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5，针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题，提出时空信道联合建模（TSCM），实现近似恒定计算成本的全局记忆访问，展示了世界模型工程化落地的可行路径。

强化学习是大模型推理与对齐的核心方法，但常带来模型行为脆弱等问题。上海人工智能实验室徐兴成博士论文揭示‘策略悬崖’挑战，分析其成因，解释多种对齐失败现象，并提出对AI研究的启示。