近日，由中国计较机学会（CCF）保举的A类学术集会、人工智能范畴顶级国际集会之一“NeurIPS 2025”（神经信息处置惩罚体系年夜会）宣布论文任命成果。中国电信人工智能研究院（TeleAI）共有7项结果被收录，重点聚焦正激励噪声（Pi/π-Noise, Positive-incentive Noise）、具身智能，以和年夜模子推理加快、图象天生、多模态理解，进一步鞭策人工智能技能立异并迈向财产落地运用。

作为呆板进修及计较神经科学范畴汗青最悠长、声望最高的顶级国际集会之一，NeurIPS 涵盖从深度进修、强化进修、计较机视觉、天然语言处置惩罚，到理论基础、算法优化、伦理公允性等广泛议题，是不雅察 AI范畴最新研究进展及将来趋向的主要窗口。本年集会共收到 21575篇有用论文投稿，吸收率为24.52%，五年来最低，竞争激烈。

于正激励噪声（Pi/π-Noise, Positive-incentive Noise）研究标的目的，TeleAI 提出 MIN（Mixture of Noise，噪声混淆）要领，经由过程引入有利噪声及噪声混淆，解决基在预练习模子（PTM）的种别增量进修（CIL）中的参数漂移（有害噪声）问题，让模子可以或许连续进修新种别常识，但不遗忘旧种别常识，连结预练习模子的泛化能力。

为了让人形呆板人可以或许像人类同样连结对于身体的节制不变性，并进修多种多样的高动态人类技术，TeleAI推出具身不确定性计划框架 CURE、高动态全身运动框架 KungfuBot、上下肢匹敌练习与协同框架 ALMI 三项立异结果。这些结果将晋升呆板人的不变性及协调性，让它们具有更矫捷的运动能力和应答繁杂高动态举动的模拟能力。

于进一步鞭策年夜模子落地的“末了一千米”方面，TeleAI 提出 CAS-Spec 算法及 NFIG 算法，别离针对于文本天生及图象天生，实现年夜模子的推理效率晋升和成本勤俭。为买通数字智能与物理智能的毗连，TeleAI 还有推出头具名板理解与操作基准 PUO-Bench，并立异设计隐私掩护框架 PPF，为物理装备的智能交互提供周全解决方案。

NeurIPS 与 ICML（国际呆板进修年夜会）、ICLR（国际表征进修年夜会）并称为呆板进修范畴内难度最年夜、程度最高的三年夜集会。作为央企新型研发机构，TeleAI 始终活跃于科学研究的最火线，于包括 NeurIP电竞牛S、ICML、ICLR，和 ACM、ACL、AAAI 等人工智能范畴的顶级学术集会屡创佳绩。

TeleAI 构建了以AI管理、智传网（AI Flow）、智能光电（包括具身智能）、智能体为焦点的“一治+三智”战略科研结构。联合智传网（AI Flow），年夜模子、具身智能等前沿技能立异将获得加快成长。同时，本次入选 NeurIPS 2025 的研究结果，也将为TeleAI于智传网（AI Flow）的研发提供基础支撑，助力人工智能从理论前沿走向财产运用。

编纂：伍树