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。 







































