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近年来，人工智能模型的能力显著提高。其中，计算资源的增长占了人工智能性能提升的很大一部分。规模化带来的持续且可预测的提升促使人工智能实验室积极扩大训练规模，训练计算以每年约 4 倍的速度增长。
近日，上海交通大学、上海人工智能实验室和上海交通大学附属瑞金医院联合团队发布基于异常检测预训练的心电长尾诊断模型。
Fidelity-Scalability-Controllability-Accessibility （真实度-可扩展性-可控性-可用性）是生成式 AI 领域一个很好的研究方法论。会有更多像AnimateDiff这样的技术推动视频生成的广泛应用。
近期，商汤科技 - 南洋理工大学联合 AI 研究中心 S-Lab ，上海人工智能实验室，北京大学与密歇根大学联合提出 DreamGaussian4D（DG4D），通过结合空间变换的显式建模与静态 3D Gaussian Splatting（GS）技术实现高效四维内容生成。
科学家们一直致力于让机器人更敏捷，此次哈佛大学与谷歌DeepMind人工智能实验室的合作有了新突破。他们创造出了一只搭载了AI大脑的「虚拟大鼠」，能够模仿真实啮齿动物的所有动作，甚至做出了一些没有被明确训练过的「新奇行为」。此项研究有望开辟「虚拟神经科学」新领域，对于脑科学和机器人学意义重大。
大模型退潮，多家明星公司“卖身”
ChemLLM系列模型是由上海人工智能实验室开发的首个兼备推理、对话等通用能力和化学专业能力的开源大模型。相比于现有的其他大模型，ChemLLM对化学空间进行了有效建模，在产物预测、名称转化和化学性质预测等核心化学任务上表现优异。ChemLLM系列模型已经发布到了始智AI wisemodel.cn开源社区，并且无需任何代码，两步即可完成模型的在线体验。
“据我了解，国内多个一线大模型机构，都已经突破了兆级的长文本能力。”以上，是“2024全球开发者先锋大会”大模型前沿论坛会间隙，上海人工智能实验室领军科学家林达华与量子位的交谈剪影。
在上海人工智能实验室上周刚刚公布的测评榜单上，GPT-4依旧独领风骚，排名第一，不过国产阵营已经大踏步追了上来，差距逐步缩小。
MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的一项研究发现：不用担心视觉AI会很快淘汰人类打工人，因为对于企业来说，它们实在是太贵了。