国内首个金融气象AI大模型“熵机”在广州发布，由复旦大学与国家气象信息中心联合研发。该模型整合全球气象数据，将气象信息深度应用于金融资产定价与风险管理，标志着气象数据在金融领域的创新应用。
小红书与复旦大学联合发布AI绘画新技术InstanceAssemble，解决AI绘画“构图难”问题，实现从简单到复杂场景的精准图像生成。相关论文已被顶级会议NeurIPS2025收录。
复旦大学博士生团队研发的裸眼3D技术EyeReal登上《Nature》，无需眼镜即可实现精准3D显示，标志着科幻场景走进现实。
复旦大学MOSS团队发布MOSS-Speech，首次实现端到端语音对话，模型已在Hugging Face上线并开源。采用“层拆分”架构，冻结原文本模型，新增语音理解、语义对齐和声码器层，可一次性完成语音问答、情绪模仿和笑声生成，无需传统三段式流程。评测显示，在ZeroSpeech2025任务中词错率降至4.1%，情感识别准确率达91.2%。
ShengbinYue
复旦大学数据智能与社会计算实验室研发的中文法律领域大模型，提供智能法律服务
internlm
InternLM-20B是由上海人工智能实验室联合商汤科技、香港中文大学和复旦大学发布的200亿参数预训练模型，在超过2.3T高质量中英文及代码token数据上进行预训练，具备卓越的综合性能和强大的工具调用能力。
Flmc
DISC-MedLLM是复旦大学DISC实验室开发的面向医疗对话场景的领域大语言模型，基于Baichuan-13b-base构建，提供高质量的健康支持服务。
fnlp
MOSS是一个开源的、支持插件扩展的对话式语言模型，由复旦大学开发。它能够理解多种语言，在多轮对话中遵循指令，并拒绝不适当的请求。
基于BART架构的中文预训练模型，支持文本生成和理解任务，由复旦大学自然语言处理实验室发布
OpenMOSS-Team
中文BART-Large是基于BART架构的中文文本生成模型，在中文文本处理任务中表现出色，能够有效处理文本生成等相关任务。该模型由复旦大学自然语言处理实验室发布。
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