由中国计算机学会（CCF）推荐的A类学术会议、人工智能领域顶级国际会议之一“NeurIPS 2025”（神经信息处理系统大会）近日公布论文录用结果，中国电信人工智能研究院（TeleAI）共有7项成果被收录。相关成果重点聚焦正激励噪声（Pi/π-Noise, Positive-incentive Noise）、具身智能，以及大模型推理加速、图像生成、多模态理解，进一步推动人工智能技术创新并迈向产业落地应用。

作为机器学习和计算神经科学领域历史最悠久、声望最高的顶级国际会议之一，NeurIPS涵盖从深度学习、强化学习、计算机视觉、自然语言处理到理论基础、算法优化、伦理公平性等广泛议题，是观察AI领域最新研究进展和未来趋势的重要窗口。今年会议共收到21575篇有效论文投稿，接收率为24.52％，为5年来最低，竞争激烈。

在正激励噪声（Pi/π-Noise,Positive-incentive Noise）研究方向，TeleAI提出MIN（Mixture of Noise，噪声混合）方法，通过引入有益噪声和噪声混合，解决基于预训练模型（PTM）的类别增量学习（CIL）中的参数漂移（有害噪声）问题，让模型能够持续学习新类别知识，但不遗忘旧类别知识，保持预训练模型的泛化能力。

为了让人形机器人能够像人类一样保持对身体的控制稳定性，并学习多种多样的高动态人类技能，TeleAI推出具身不确定性规划框架CURE、高动态全身运动框架KungfuBot、上下肢对抗训练与协同框架ALMI三项创新成果。这些成果将提升机器人的稳定性和协调性，让它们具备更灵活的运动能力及应对复杂高动态行为的模仿能力。

在进一步推动大模型落地的“最后一公里”方面，TeleAI提出CAS-Spec算法和NFIG算法，分别针对文本生成和图像生成，提升大模型的推理效率并降低成本。为打通数字智能与物理智能的连接，TeleAI还推出面板理解与操作基准PUO-Bench，并创新设计隐私保护框架PPF，为物理设备的智能交互提供全面解决方案。