蘋果公司近日公開了去年7月舉辦的“AI推理與規劃研討會”現場視頻，這場為期兩天的學術盛會聚焦人工智能領域三大核心方向：推理與規劃機制、智能體應用場景拓展以及模型開發技術突破。會議吸引了來自學術界與產業界的頂尖人才，包括加州大學洛杉磯分校、斯坦福大學、加州大學伯克利分校等高校的研究團隊，與蘋果內部工程師共同呈現了近30項前沿研究成果。
在公開的8場核心演講中，蘋果專家團隊系統闡述了從大語言模型到具身智能體的技術演進路徑，并首次披露了“綜合智能體能力基準測試”框架。針對大語言模型的推理能力優化，研究人員提出了基于強化學習的長跨度交互訓練方法，通過模擬復雜場景提升模型決策的連貫性。加州大學伯克利分校團隊展示的自適應并行推理技術，通過動態分配計算資源顯著提高了模型運行效率。
學術界貢獻了多維度突破性研究。圣菲研究所專家針對視覺語言模型提出新型魯棒性評估體系，通過引入對抗樣本訓練增強模型抗干擾能力。不列顛哥倫比亞大學團隊提出的開放式AI生成算法，在基礎模型時代為內容創作提供了新的范式。卡內基梅隆大學則展示了面向智能體的互聯網級訓練框架，通過分布式架構實現海量數據的實時處理。
蘋果工程師在技術解析環節重點介紹了長跨度交互式大語言模型智能體的強化學習機制。該技術通過構建多輪對話獎勵模型，使智能體能夠維持跨時段的任務連貫性，在客戶服務、教育輔導等場景具有應用潛力。此次公開的視頻資料為AI領域研究者提供了珍貴的技術參考，相關成果已在arXiv平臺同步發布技術論文。
