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今天，机器之心获悉，腾讯 TEG 技术工程事业群组织架构发生了部分调整，AI Lab 被撤销，蒋杰不再担任 AI Lab 主任，但其他管理职责不变。此次调整过后，原 AI Lab 部分人员调整至混元团队向姚顺雨汇报。产学研合作中心保留。多模态部负责人向 TEG 总裁卢山汇报。
让AI像Kaggle顶尖选手一样设计算法，需要几步？
本⽂的主要作者来⾃上海交通⼤学和上海⼈⼯智能实验室，核⼼贡献者包括任麒冰、郑志杰、郭嘉轩，指导⽼师为⻢利庄⽼师和邵婧⽼师，研究⽅向为安全可控⼤模型和智能体。 最近，Moltbook 的爆⽕与随后的迅速
来自上海交通大学、清华大学、微软研究院、麻省理工学院（MIT）、上海 AI Lab、小红书、阿里巴巴、港科大（广州）等机构的研究团队，系统梳理了近年来大语言模型在数据准备流程中的角色变化，试图回答一个业界关心的问题：LLM 能否成为下一代数据管道的「智能语义中枢」，彻底重构数据准备的范式？
上海AI Lab联合多家机构开源的Yume1.5，针对这一核心难题提出了时空信道联合建模（TSCM），在长视频生成中实现了近似恒定计算成本的全局记忆访问。
组织调整后的模型答卷，将对腾讯至关重要。《智能涌现》从多名独立信源处获悉，近日，出于个人发展原因，原腾讯 AI Lab副主任俞栋将从腾讯离职。截至发稿前，腾讯官方暂未回复。
近日，上海人工智能实验室的研究团队提出了一种全新的后训练范式——RePro（Rectifying Process-level Reward）。这篇论文将推理的过程视为模型内部状态的优化过程，从而对如何重塑大模型的CoT提供了一个全新视角：
AI不应是巨头游戏，模型也不是越大越聪明。近日，「Transformer八子」中的Ashish Vaswani和Parmar共同推出了一个8B的开源小模型，剑指Scaling Law软肋，为轻量化、开放式AI探索了新方向。
随着大型语言模型在各类任务中展现出卓越的生成与推理能力，如何将模型输出精确地追溯到其内部计算过程，已成为 AI 可解释性研究的重要方向。然而，现有方法往往计算代价高昂、难以揭示中间层的信息流动；同时，不同层面的归因（如 token、模型组件或表示子空间）通常依赖各自独立的特定方法，缺乏统一且高效的分析框架。
2024年，加州大学圣地亚哥分校「Hao AI Lab」提出了DistServe的解耦推理理念，短短一年多时间，迅速从实验室概念成长为行业标准，被NVIDIA、vLLM等主流大模型推理框架采用，预示着AI正迈向「模块化智能」的新时代。