当前，科学数据与模型训练需求之间仍然存在明显鸿沟。大量关键科学信息分布在论文正文、图表、公式、结构表达和实验过程之中，天然具有多模态、强专业性和高复杂度等特征，难以直接进入模型训练流程。现有科学数据体系往往停留在原始汇聚、粗粒度清洗或单一模态处理层面，难以支撑科学大模型对结构、关系和过程的深入理解与演进。为解决上述问题，上海人工智能实验室在日前举办的第二届浦江AI学术年会上，正式发布了科学智能数据

交互式医学图像分割 (IMIS）通过结合用户交互输入（如点击、边界框或文本提示），将人工智能的高效计算与临床专家的专业经验紧密融合，能够实时生成符合临床需求的高质量分割结果。然而，该领域长期面临数据规模和质量的双重瓶颈，缺乏类似自然图像领域 SA-1B 数据集那样大规模、高密度、标注精确的数据集。这限制了交互式医学图像分割技术的研究深度和实际应用广度。因此，构建大规模、高密度的交互式医学图像分割数

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行人数据集MOT20，环境更复杂、人群更密集，任务难度更大

就像无数人从敲下“Hello World”开始代码之旅一样，许多研究员从“MNIST数据集”开启了人工智能的探索之路。

NanaDraw是一款AI驱动的科研职场绘图神器，能够快速生成可编辑的学术配图。它支持四种智能模式（自动/草稿/生成/组装），200+内置学术风格，1000+专业图标素材，通过自然语言指令即可生成流程图、机制图等专业图表。独特优势在于生成后仍可自由编辑每个元素，支持导出SVG/PNG/PPT等高清格式，完美解决论文配图卡顿、AI生图不可调等痛点。适用于科研论文、基金标书、职场汇报等场景，实现AI生

2024年7月，上海人工智能实验室OpenDataLab团队正式推出了智能数据提取工具——。具备将混合图片、公式、表格、脚注等在内的复杂多模态 PDF 文档转化为Markdown格式的能力，可大幅提升AI语料的准备效率。凭借快速准确、开源易用的能力特性，受到广大用户及大模型开发者青睐，，GitHub星标数已接近2.5万，被开发者誉为“大模型时代的文档提取、转换神器”。2025年1月，迎来新年更新，

7月4日，2024 WAIC科学前沿全体会议在上海世博中心红厅隆重举行。上海人工智能实验室与商汤科技联合香港中文大学和复旦大学正式发布新一代大语言模型书⽣·浦语2.5（InternLM2.5），同时全链条工具体系迎来重磅升级，对于，不仅能将混合了图片、表格、公式等在内的复杂多模态 PDF 文档精准转化为清晰、易于分析的 Markdown 格式，还能从包含广告等各种干扰信息的网页中快速解析、抽取正式

2024年底，在具身智能方向，上海人工智能实验室携手等智元机器人、国家地方共建人形机器人创新中心、上海库帕思重磅开源了，具身智能领域也迎来了「ImageNet」时刻！（智元世界）—— 一个汇集百万真实机器人数据的开源数据集。在这个具身数据的世界里，机器人不再只是进行简单的桌面任务，而是全方位融入我们的日常生活。机器人和人类和谐相处世界的大幕，正在徐徐拉开。2024，哪个场景最符合你对未来机器人的想

MinerU是一个基于PyTorch的深度学习模型运行程序，PyTorch支持多种加速方式，如CUDA和MPS，以提升运行速度。PyTorch是MinerU的核心库，必须安装，而torchvision作为辅助库，建议安装以支持图像处理任务。对于NVIDIA显卡用户，需安装NVIDIA显卡驱动和CUDA-Toolkit以启用GPU加速；而MacOS用户则可通过MPS加速。Anaconda作为Pyth