Infinite Mobility：1秒造物！上海AI Lab的AI打印机，1分钱生成带关节的高清家具
上海AI Lab推出的Infinite Mobility模型使用程序化生成技术高效生成高质量可交互物体数据，支持22类常见物体，单个物体生成仅需约1秒，成本低至0.01元。
上海AI Lab
合成数据助力视频生成提速8.5倍，上海AI Lab开源AccVideo
本文提出了一种高效蒸馏方法AccVideo，通过合成数据集加速视频扩散模型生成速度，相比教师模型（HunyuanVideo）提升了8.5倍的生成速度，并显著减少了推理步骤。
13.8倍吞吐提升！浙大上海AI Lab等提出视觉生成新范式，从“下一个token”到“下一个邻域”
预测”方法正面临严重的效率瓶颈。
怎么办？
来自浙大、上海AI Lab等机构的研究人员提出了一种全新
DeepSeek“防弹衣”来了，模型内生安全加固方案，拒绝杀敌一千自损八百｜上海AI Lab
最新研究显示DeepSeek-R1模型存在安全隐患。上海交大与上海AI Lab联合提出X-Boundary防御方案，通过分离安全和有害表征并定向消除有害表征来实现精准高效的安全加固，避免了过度安全导致的模型性能下降的问题。
SpatialVLA：机器人界的”三维导航仪”！上海AI Lab黑科技实现跨平台秒级控制
SpatialVLA模型通过Ego3D位置编码和自适应动作网格等技术提升了机器人在复杂环境中的空间理解能力和操作泛化性能，实现零样本泛化控制、高效适应新场景等功能。
摆脱编码器依赖！Encoder-free 3D多模态大模型，性能超越13B现有SOTA 上海AI Lab港中文等团队新作
无编码器3D LMM通过混合语义损失和层次几何聚合策略提升了对3D物体的理解，不仅克服了点云分辨率变化和嵌入语义差异的局限性，在Objaverse基准测试中性能优于现有SOTA模型。
DeepSeek-R1秘籍轻松迁移，最低只需原始数据0.3% 邱锡鹏团队联合出品
研究人员提出MHA2MLA方法，通过微调预训练模型减少KV缓存大小90%，保持甚至提升性能。该技术利用低秩联合压缩键值技术和分组查询注意力策略，降低推理成本的同时维持精度。
不蒸馏R1也能超越DeepSeek，上海 AI Lab 用RL突破数学推理极限
上海AI Lab提出的新方法OREAL利用基于结果奖励的强化学习超越了DeepSeek，无需超大规模模型蒸馏。通过模仿正样本、偏好负样本并关注关键步骤，实现了数学推理任务上的显著提升，并开源训练数据和模型以促进研究对比。
啊？7B的DeepSeek反超R1满血版，上海AI Lab周伯文团队新成果：计算最优的Test-Time Scaling
上海AI Lab/清华哈工大/北邮团队的研究表明，通过改进Test-Time Scaling（TTS）方法，在数学推理任务上提升了小模型的性能。该研究发现最优的TTS方法高度依赖于具体的策略模型、过程奖励模型和问题难度。
图像生成迎来CoT时刻！港中文首次提出文生图的o1推理和inference scaling新范式！
香港中文大学、北京大学和上海AI Lab的研究者提出了一种结合思维链推理的新方法来提升自回归图像生成的质量和文本一致性，显著提高了图像生成的性能。