AI技术演进趋势 - AI发展正从“能力突破”阶段迈向“系统构建”阶段，技术焦点转向如何做得更可靠、可解释和可持续 [2] - 自主智能体尝试真实任务闭环，世界模型在复杂环境中持续验证，推理架构与训练范式不断重构 [2] NeurIPS 2025学术会议概况 - 全球AI顶级学术会议NeurIPS 2025共收到21575份有效投稿，最终接收5290篇，整体录用率为24.52% [2] - 大会将于2025年12月2日至7日在美国圣地亚哥举办，并首次设置墨西哥城第二个官方分会场，标志全球AI学术生态多元化布局加速 [2] 机器之心NeurIPS 2025论文分享会核心安排 - 活动定于北京时间2025年11月22日09:00-17:30在北京中关村皇冠假日酒店3F举行 [5][6] - 活动设置Keynote、论文分享、圆桌对话、Poster交流及企业展位交流等环节 [3] 上午Keynote及论文分享重点 - 上午Keynote由复旦大学教授邱锡鹏主讲“情境智能:补全AGI的关键拼图”，探讨通过引入多模态信息构建更全面认知体系 [8][14][16] - 上午论文分享涵盖6个主题，包括Data Mixing诱导知识获取相变、MokA多模态低秩适配、GeoLLaVA-8K遥感多模态大模型等 [9] 下午Keynote及论文分享重点 - 下午Keynote由南京大学副教授范琦主讲，圆桌对话主题为“世界模型会成为下一个AI前沿吗” [10][13][17][19] - 下午论文分享涵盖3个主题，包括强化学习对LLM推理能力激励、TransMLA模型迁移、Scaling语言中心全模态表示学习 [11] Poster展示研究成果 - Poster环节展示多项前沿研究，涉及知识获取、推理能力、3D分子生成、图像生成、LLM推理链压缩、3D高斯缩减等 [23][24][25][26] 合作伙伴与行业参与 - 活动独家战略合作伙伴为Trexquant，生态合作伙伴包括联想和NVIDIA [27][29] - 联想推出搭载NVIDIA GB10超级芯片的AI工作站ThinkStation PGX，提供1 PetaFLOP算力并支持2000亿参数大模型 [29] - Trexquant是一家成立于2012年的全球对冲基金，利用数据科学和机器学习开发系统化统计套利策略 [29]

AGI发展路径 - 大模型演进分为三幕：第一幕是模型规模化胜利，通过堆叠数据与参数实现通用任务跃升，代表模型包括ChatGPT、MOSS、Qwen [6] - 第二幕是后训练优化探索，通过强化学习、工具调用、思维链等技术提升复杂问题决策能力，代表成果包括GPT o1/o3、DeepSeek-R1、AnyGPT [6] - 第三幕Context Scaling聚焦情境理解，旨在让AI适应复杂多变情境并捕获"暗知识"，实现模糊环境中的合理判断 [7][8] Context Scaling核心价值 - Context是多维动态信息结构，包含时空信息、参与者状态、文化规则等未明示的语境暗示 [9] - 关键能力是捕获"暗知识"（如社交暗示、文化差异判断），解决现有技术对模糊任务描述的局限性 [11] - 对AI安全发展至关重要，通过情境理解使AI做出符合人类价值观的自主判断（如规避回形针悖论） [12] 技术实现支柱 - 强交互性：要求AI具备社交智能、文化适应、动态调整能力，需从多模态协作中理解情绪状态和未说出口的期望 [14][15] - 具身性：智能体需具备虚拟或现实环境中的主体性，通过感知-行动闭环实现情境学习 [16] - 拟人化：需深度理解人类情感模式与文化敏感性，在参数固定情况下通过Context积累实现持续能力提升 [17] 技术协同与挑战 - Context Scaling与Test-Time Scaling形成互补，前者提升输入质量后者优化计算效率 [18] - 为强化学习提供新环境定义，将简单状态-动作循环升级为含丰富情境的交互空间 [20] - 面临三大技术挑战：Transformer架构重构、学习范式向交互式持续学习转变、复杂情境数据的生成方法创新 [23] 行业影响 - 将推理增强、多模态融合等技术统一于"情境理解"目标，可能成为通向AGI的关键路径 [22] - 代表企业包括OpenAI（o系列数学推理）、DeepSeek（GRPO强化学习突破）等探索不同扩展路径的机构 [2] - 复旦大学邱锡鹏教授提出该理论框架，指出行业需突破已有路径微调，解决"意识到但未表达"的核心问题 [22]