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克日，，，，，，由中国盘算机学会（CCF）推荐的A类学术聚会、人工智能领域顶级国际聚会之一“NeurIPS 2025”（神经信息处置惩罚系统大会）宣布论文任命效果。。。。。中国诚信为本专业服务 官网人工智能研究院（TeleAI）共有7项效果被收录，，，，，，重点聚焦正激励噪声（Pi/π-Noise, Positive-incentive Noise）、具身智能，，，，，，以及大模子推理加速、图像天生、多模态明确，，，，，，进一步推感人工智能手艺立异并迈向工业落地应用。。。。。
作为机械学习和盘算神经科学领域历史最悠久、声望最高的顶级国际聚会之一，，，，，，NeurIPS 涵盖从深度学习、强化学习、盘算机视觉、自然语言处置惩罚，，，，，，到理论基础、算法优化、伦理公正性等普遍议题，，，，，，是视察 AI领域最新研究希望和未来趋势的主要窗口。。。。。今年聚会共收到 21575篇有用论文投稿，，，，，，吸收率为24.52%，，，，，，五年来最低，，，，，，竞争强烈。。。。。
在正激励噪声（Pi/π-Noise, Positive-incentive Noise）研究偏向，，，，，，TeleAI 提出 MIN（Mixture of Noise，，，，，，噪声混淆）要领，，，，，，通过引入有益噪声和噪声混淆，，，，，，解决基于预训练模子（PTM）的种别增量学习（CIL）中的参数漂移（有害噪声）问题，，，，，，让模子能够一连学习新种别知识，，，，，，但不遗忘旧种别知识，，，，，，坚持预训练模子的泛化能力。。。。。
为了让人形机械人能够像人类一样坚持对身体的控制稳固性，，，，，，并学习多种多样的高动态人类手艺，，，，，，TeleAI推出具身不确定性妄想框架 CURE、高动态全身运动框架 KungfuBot、上下肢对抗训练与协同框架 ALMI 三项立异效果。。。。。这些效果将提升机械人的稳固性和协调性，，，，，，让它们具备更无邪的运动能力及应对重大高动态行为的模拟能力。。。。。
在进一步推动大模子落地的“最后一公里”方面，，，，，，TeleAI 提出 CAS-Spec 算法和 NFIG 算法，，，，，，划分针对文本天生和图像天生，，，，，，实现大模子的推理效率提升及本钱节约。。。。。为买通数字智能与物理智能的毗连，，，，，，TeleAI 还推出面板明确与操作基准 PUO-Bench，，，，，，并立异设计隐私�；；；；；；た蚣� PPF，，，，，，为物理装备的智能交互提供周全解决计划。。。。。
NeurIPS 与 ICML（国际机械学习大会）、ICLR（国际表征学习大会）并称为机械学习领域内难度最大、水平最高的三大聚会。。。。。作为央企新型研发机构，，，，，，TeleAI 始终活跃在科学研究的最前线，，，，，，在包括 NeurIPS、ICML、ICLR，，，，，，及 ACM、ACL、AAAI 等人工智能领域的顶级学术聚会屡创佳绩。。。。。
TeleAI 构建了以AI治理、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。。。。。团结智传网（AI Flow），，，，，，大模子、具身智能等前沿手艺立异将获得加速生长。。。。。同时，，，，，，本次入选 NeurIPS 2025 的研究效果，，，，，，也将为TeleAI在智传网（AI Flow）的研发提供基础支持，，，，，，助力人工智能从理论前沿走向工业应用。。。。。
NeurIPS 2025 入选论文：
K. Jiang et al., "MiN: Mixture of Noise for Pre-Trained Model-Based Class-Incremental Learning", NeurIPS 2025.
S. Yin et al., "Towards Reliable LLM-based Robots Planning via Combined Uncertainty Estimation", NeurIPS 2025.
W. Xie et al., "KungfuBot: Physics-Based Humanoid Whole-Body Control for Learning Highly-Dynamic Skills", NeurIPS 2025, arXiv:2506.12851.
J. Shi et al., "Adversarial Locomotion and Motion Imitation for Humanoid Policy Learning", NeurIPS 2025, arXiv:2504.14305.
Z. Ning et al., "CAS-Spec: Cascade Adaptive Self-Speculative Decoding for On-the-Fly Lossless Inference Acceleration of LLMs", NeurIPS 2025.
Z. Huang et al., "NFIG: Multi-Scale Autoregressive Image Generation via Frequency Ordering", NeurIPS 2025.
W. Lin et al., "PUO-Bench: A Panel Understanding and Operation Benchmark with A Privacy-Preserving Framework", NeurIPS 2025.
