科研进展

科研创新

2025

08/07

小模型逆袭！邱锡鹏团队造出「世界感知」具身智能体，代码数据完全开源

1. 引言（Introduction）视觉-语言-大模型（LVLMs）正迅速成为具身规划领域的新核心，但现有方法大多采用环境无关的模仿学习：把一句简化指令直接映射到动作序列，训练时既不关心房间布局，也不回顾历史观测。一旦遇...
2025

08/05

拥抱智能体互联网经济，上海创智学院提出Agent Exchange范式

当前最热门的Agentic AI应用如ChatGPT Agent能够自主浏览网页并执行复杂任务，而GitHub Copilot正从编辑助手演进为智能伙伴。当我们热议「AI Agent」「多智能体协作」与「Agentic AI」的同时，也在经历一个更深层次...
2025

08/03

“万物有灵”：揭秘本体可重构具身智能如何开启硬件新时代

从科幻走向现实的“万物有灵”“万物有灵”项目，即本体可重构具身智能技术，旨在实现模块化机器人的自由重构与组合，使机器人能够根据用户创意和实际需求，快速切换形态，执行多样化任务。该项目核心理念是打造“硬...
2025

08/02

AI物理双向对齐：推动化学反应研究工具的革命

在全球能源结构深度调整的背景下，煤炭作为我国能源体系的压舱石，依然在能源安全和产业发展中扮演着关键角色。如何更高效、更精准地将煤炭转化为油气等高附加值产品，是当前能源化工领域的核心难题。上海创智学院朱...
2025

08/01

“启创•InnoSpark1.0”突破关键技术：打造中国版自主可控教育垂类大模型

上海创智学院与华东师范大学联合研发的“启创•InnoSpark1.0”中国版教育大模型，不仅是人工智能技术深度赋能教育场景的标志性事件，更是教育数字化转型征程中的关键一步。“启创•InnoSpark”自主可控大模型专为教育...
2025

07/31

Megrez 2.0发布，本征架构突破端模型不可能三角，以终端算力撬动云端智能

终端是实现数字智能和生命智能自由交互的重要接口，持续帮助人类拓展生产能力的边界。然而当下，终端智能面临着“能效-空间-智能”的不可能三角：以DeepSeek-R1为例，其参数规模高达6710亿，超出了大部分笔记本电脑...
2025

07/30

全球首次提出数字基因：具身世界万物操作万能说明书

上海创智学院卢策吾团队发布了全球首创数字基因方法论，算法和系统，打造具身世界万物操作万能说明书。构建实体物理世界的具身知识（结构、功能、可供性、操作属性）的大规模通用解析，有望成为具身智能数据的“Alph...
2025

07/29

上海创智学院开源千卡级RL框架：突破扩展瓶颈，打造强化学习领域的“中国答案”

上海创智学院开源千卡级RL框架siiRL：突破扩展瓶颈，打造强化学习领域的“中国答案”——产学研融合团队破解下一代AI推理的军备竞赛难题RL Scaling：大模型竞赛的“胜负手”，闭源遏制未来 AI 生态发展当DeepSeek ...
2025

07/28

拟人化语音交互大模型：从语音智能到情境智能

面向情境智能的语音交互模型如果你看过电影Her，一定还记得男主角西奥多在深夜街头与操作系统Samantha对话的场景。那不只是冷冰冰的语音合成，而是一种充满情感、能感知对话语境的互动：语气里有温度，停顿中有默契...
2025

07/28

从《认知工程》白皮书到“创智小红书”！创智学院深度认知引擎“理论+技术+产品”三连击

“在这场认知革命里，人类第一次有了机会与AI进行思维互动。这微妙的互动犹如蝴蝶振翅，终将掀起一场前所未有的技术与产品变革风暴”认知革命三连击全面发布长期以来，我们始终致力于通过持续提升算力来突破人工智能...
2025

07/20

SII与上交大提出全新监督学习范式：“参考答案”也能作为“学习资料”

SII与上交大提出全新监督学习范式：“参考答案”也能作为“学习资料”生成式视角可以对监督学习重新思考乃至重新定义！
2025

07/10

刘鹏飞：软件革命3.5——交互即智能

一个关于"英雄所见略同"的故事“Andrej Karpathy最近在YC的演讲刷屏了AI圈。看到满屏的转发和讨论，我们既高兴又有些复杂——因为他用来解释Software 3.0的核心例子，几乎就是我们三年前工作的翻版。同样的情感分类场...
2025

07/09

邱锡鹏团队开源MOSS-TTSD！百万小时音频训练，突破AI播客恐怖谷

上海创智学院、复旦大学和模思智能的OpenMOSS团队携手推出了革命性成果——MOSS-TTSD！首次基于百万小时音频训练，成功破除AI播客的「恐怖谷」魔咒。
2025

06/27

创智三连击！首创Mid-training+700亿认知数据开源+破解RL奥秘，帮Llama翻身

为什么Llama在强化学习上总是不如Qwen？强化学习时代我们更需要什么样的基模？在深入探索这一问题的过程中，上海创智学院、上海交通大学的研究团队发现了更深层的秘密：现有大模型训练技术栈（"预训练→微调→强化学...

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