上海AI实验室发布科研Agent基座模型Atria Dawn
9 月 14 日，上海人工智能实验室联合复旦、中科院软件所、人大等高校与机构，发布面向科研与复杂智能体任务的基座模型 Atria Dawn Preview，并同步开放网站、API、GitHub、Hugging Face 与 ModelScope，模型权重与技术报告均已开源。该模型以「可验证经验」训练与主动标注不确定性为特色，是科研智能体方向的一次重要实践。
已确认
- 模型基于 744B 参数的 MoE GLM-5.2 底座（据博主 lxfater），主打长程任务中的可验证交付；训练依托「可验证经验管线」，只有在真实环境中经过测试、指标验证并沉淀为证据闭环的经验才用于训练（博主 xiaohu）。
- 定位为科研生产力模型，目标是持续处理复杂科研任务，把长周期工作转化为逐步可验证的成果，而非解决单点任务（博主 jiqizhixin）。
- 该模型会在回答中标注无法验证的信息；博主 aliscodes 实测要求其查找 2024 年销售数据，验证了这一特性。
- 在 8 项基准对比中取得两项第一（AutomationBench、CyberGym）、两项第二；新智元还提到 96.5% 研发任务由 AI 完成。
- 团队方面，96 名主要成员中 65 名为在校生（博主 xiaohu、新智元）；论文已挂 Hugging Face。
为什么重要
- 该模型尝试以「可验证经验」和主动标注不确定性来缓解长程 Agent 任务中的幻觉与不可靠问题，是科研智能体方向的一次重要实践。
- 学生占三分之二的大规模团队与完全开源（权重+技术报告+API）的策略，在国内大模型发布中较为少见，值得关注其后续迭代。
2026-09-14 ~ 2026-09-15 · 7 条相关
一手来源
- 上海AI实验室发布Atria-Dawn智能体模型,96.5%研发任务用AI — 新智元 ·
- 上海AI实验室开源 Atria Dawn:744B MoE 智能体模型主打可验证交付 — lxfater ·
- 上海AI Lab发布Atria Dawn：会标注无法验证信息的研究Agent — aliscodes ·
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