上海AI Lab提出OpenESM：能量引导模型作为可扩展基座学习器

上海人工智能实验室提出OpenESM，将能量导向的隐空间优化与token生成整合进单一架构，使有利token对应更低能量值。团队在三个大规模语料上预训练ESM，并在26个基准上评估其scaling行为，报告其可有效扩展并改进基础语言建模；代码与模型已在GitHub和Hugging Face开源。