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智猩猩AI整理
编辑：六六
2016年，他还是上海交通大学计算机专业的本科新生；2026年，他已经以助理教授、博士生导师的身份留在母校。年轻，是任麒冰最直观的标签；更有说服力的，是十年间积累下来的成果密度。
ACL 2025杰出论文奖、MiniMax M1/M2核心开发、前沿AI风险评估、工业AI落地——这些经历，集中在一位刚刚走上教职的青年学者身上。
任麒冰个人主页（图为正式入职前页面；目前学院教师页已更新为助理教授、博导）
任麒冰现任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师，是上海交大计算机博士，曾为加州理工学院访问学者。与常见的“先把一条学术线做深、再慢慢扩展”不同，他在走上教职前，已经同时进入论文研究、大模型工程和工业现场三个层面。
先看一篇ACL杰出论文。2025年，任麒冰与合作者的论文《LLMs know their vulnerabilities: Uncover Safety Gaps through Natural Distribution Shifts》获得ACL杰出论文奖。任麒冰为第一作者。研究发现：一些看似无害、却与危险目标存在语义关联的多轮提示，可能绕过大模型的安全机制。
他还参与上海AI实验室前沿AI风险评估工作，为“合谋风险部分负责人”，相关技术报告曾获Anthropic联合创始人Jack Clark长篇解读。这说明，他的研究能力不只体现在一篇获奖论文上，也延伸到更系统的AI风险治理。
不只做论文，也做大模型。更能体现工程能力的，是他参与了MiniMax M1、M2系列模型的核心开发，并参与视觉强化学习系统“One RL to See Them All”的团队研发。大模型是多人协作的系统工程，但能进入这些核心研发任务，说明他的研究没有停在论文层面。
把AI带到真实工业现场。上海交大人工智能学院教师页显示，任麒冰先后负责宁德时代、上海海关、国家管网等工业AI项目落地。2026年，国家管网集团与鄂维南院士科研团队联合申报的管网工业世界模型获评世界人工智能大会最高奖“SAIL之星”。
把这些成果放在一起看，他的优势并不是某一个单点标签，而是能把前沿研究、基础模型研发和产业落地连起来。接下来，他希望继续研究工业智能体、工业世界模型及Physical RSI。用大白话说，就是让AI从真实反馈里发现自己哪里不会，试出新办法，再把有效经验留下来。比如做化工流程或PCB设计时，它不只重新算一遍参数，还要弄清原来的哪条假设错了，下一次怎样做得更好。
年轻，意味着未来还很长。从2016级本科生到2026年的青年博导，任麒冰用了十年。ACL杰出论文、头部大模型核心研发、工业AI落地，任何一项都足以成为阶段性成果；它们集中出现在一位刚走上教职的青年教师身上，才是这个故事最值得写的地方。
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