云端模型如何落地物理世界？招商局狮子山人工智能实验室用LiOS打通具身智能全链路
云端模型如何落地物理世界？招商局狮子山人工智能实验室用LiOS打通具身智能全链路把一件皱成一团的衣服叠好，是家务，也是机器人操作里的“硬仗”。
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7908 点击 2026-06-02 11:57
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把一件皱成一团的衣服叠好，是家务，也是机器人操作里的“硬仗”。
针对这一问题，上海人工智能实验室、复旦大学、上海交通大学团队提出了Thoth：一个面向生物实验protocol生成的科学推理模型。一句话概括：Thoth不是让模型“写得像protocol”，而是让模型按照实验逻辑，生成可解析、可评估、可执行的protocol。
据知情人士透露，一家从哈佛大学独立出来的新型人工智能实验室正在与投资者进行谈判，以筹集约1 亿美元，以追求一项听起来像科幻小说的使命 ："一个人类可以记住一切的世界"。
近日，上海人工智能实验室联合南京大学、香港中文大学及上海交通大学，将OpenClaw的成功应用于多模态生成领域。他们提出GEMS（Agent-Native Multimodal Generation with Memory and Skills），激发小模型潜力，甚至让6B小模型在部分任务超越了Nano Banana 2。
为超节点规模化落地解决异构协同难、跨域调度效率低等核心痛点。
上海交通大学钟志航团队联合上海人工智能实验室、西北工业大学、四川大学等高校在 CVPR 2026 上提出Proxy-GS（Proxy-GS: Unified Occlusion Priors for Training and Inference in Structured 3D Gaussian Splatting），面向基于 MLP 的结构化 3D 高斯溅射（3DGS），
大规模表格模型（LTM）而非大规模语言模型（LLM）的 Fundamental 公司 Nexus 模型，在多个重要方面突破了当代人工智能实践。该模型具有确定性——即每次被询问相同问题时都会给出相同答案——且不依赖定义当代大多数人工智能实验室模型的 Transformer 架构 。
随着 AI 智能体（Agent）能力日益强大，其自主行为带来的安全风险也愈发复杂。现有安全工具往往只能给出「安全 / 不安全」的简单判断，无法告知我们风险的根源。为此，上海人工智能实验室正式开源 Ag
围绕这一挑战，上海人工智能实验室联合复旦大学、南京大学、南洋理工大学 S-Lab 等单位提出了 LongVie 2—— 一个能够生成长达 5 分钟高保真、可控视频的世界模型框架。
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：