近日，由中國計算機學(xué)會（CCF）推薦的A類學(xué)術(shù)會議、人工智能領(lǐng)域頂級國際會議之一“NeurIPS 2025”（神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會）公布論文錄用結(jié)果。中國電信人工智能研究院（TeleAI）共有7項成果被收錄，重點聚焦正激勵噪聲（Pi/π-Noise, Positive-incentive Noise）、具身智能，以及大模型推理加速、圖像生成、多模態(tài)理解，進一步推動人工智能技術(shù)創(chuàng)新并邁向產(chǎn)業(yè)落地應(yīng)用。

作為機器學(xué)習(xí)和計算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域歷史最悠久、聲望最高的頂級國際會議之一，NeurIPS 涵蓋從深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理，到理論基礎(chǔ)、算法優(yōu)化、倫理公平性等廣泛議題，是觀察 AI領(lǐng)域最新研究進展和未來趨勢的重要窗口。今年會議共收到 21575篇有效論文投稿，接收率為24.52%，五年來最低，競爭激烈。

在正激勵噪聲（Pi/π-Noise, Positive-incentive Noise）研究方向，TeleAI 提出 MIN（Mixture of Noise，噪聲混合）方法，通過引入有益噪聲和噪聲混合，解決基于預(yù)訓(xùn)練模型（PTM）的類別增量學(xué)習(xí)（CIL）中的參數(shù)漂移（有害噪聲）問題，讓模型能夠持續(xù)學(xué)習(xí)新類別知識，但不遺忘舊類別知識，保持預(yù)訓(xùn)練模型的泛化能力。

為了讓人形機器人能夠像人類一樣保持對身體的控制穩(wěn)定性，并學(xué)習(xí)多種多樣的高動態(tài)人類技能，TeleAI推出具身不確定性規(guī)劃框架 CURE、高動態(tài)全身運動框架 KungfuBot、上下肢對抗訓(xùn)練與協(xié)同框架 ALMI 三項創(chuàng)新成果。這些成果將提升機器人的穩(wěn)定性和協(xié)調(diào)性，讓它們具備更靈活的運動能力及應(yīng)對復(fù)雜高動態(tài)行為的模仿能力。

在進一步推動大模型落地的“最后一公里”方面，TeleAI 提出 CAS-Spec 算法和 NFIG 算法，分別針對文本生成和圖像生成，實現(xiàn)大模型的推理效率提升及成本節(jié)約。為打通數(shù)字智能與物理智能的連接，TeleAI 還推出面板理解與操作基準(zhǔn) PUO-Bench，并創(chuàng)新設(shè)計隱私保護框架 PPF，為物理設(shè)備的智能交互提供全面解決方案。

NeurIPS 與 ICML（國際機器學(xué)習(xí)大會）、ICLR（國際表征學(xué)習(xí)大會）并稱為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)難度最大、水平最高的三大會議。作為央企新型研發(fā)機構(gòu)，TeleAI 始終活躍在科學(xué)研究的最前線，在包括 NeurIPS、ICML、ICLR，及 ACM、ACL、AAAI 等人工智能領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)會議屢創(chuàng)佳績。

TeleAI 構(gòu)建了以AI治理、智傳網(wǎng)（AI Flow）、智能光電（包括具身智能）、智能體為核心的“一治+三智”戰(zhàn)略科研布局。結(jié)合智傳網(wǎng)（AI Flow），大模型、具身智能等前沿技術(shù)創(chuàng)新將得到加速發(fā)展。同時，本次入選 NeurIPS 2025 的研究成果，也將為TeleAI在智傳網(wǎng)（AI Flow）的研發(fā)提供基礎(chǔ)支撐，助力人工智能從理論前沿走向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用。