苹果联合顶尖高校探讨前沿AI：昨日上线8场核心演讲视频

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原文作者：故渊

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苹果联合顶尖高校探讨前沿 AI：昨日上线 8 场核心演讲视频

IT之家 2 月 24 日消息，苹果公司昨日（2 月 23 日）发布博文，分享了“AI 推理与规划研讨会”的现场视频。该研讨会于去年 7 月举办，为期两天，重点聚焦推理与规划、智能体应用以及模型开发三大 AI 核心领域。

会议汇集了苹果内部工程师，以及来自加州大学洛杉矶分校（UCLA）、斯坦福大学和加州大学伯克利分校等顶尖学府的研究人员。与会专家在两天的行程中，展示并深入讨论了近 30 项前沿研究成果。

苹果官方现已正式分享了该活动中的 8 场重磅演讲视频。这些演讲涵盖了多项核心课题，其中包括苹果专家分享的“从大语言模型到具身智能体”、“综合智能体能力基准测试”以及“大语言模型的推理与智能”等内容。

同时，来自加州大学伯克利分校的学者探讨了“自适应并行推理技术”，圣菲研究所的专家则分析了“视觉语言模型的鲁棒性评估与提升”。

公开的视频还展示了其他学术界的突破性研究方向。不列颠哥伦比亚大学的研究人员讲解了“基础模型时代的开放式与 AI 生成算法”。

卡内基梅隆大学（CMU）的学者探讨了“面向智能体的互联网级规模训练”；苹果工程师也进一步解析了“长跨度交互式大语言模型智能体的强化学习”技术。

IT之家附上相关链接如下：

• From LLMs to Embodied AI Agents: Lessons and Methods, presented by Alexander Toshev (Apple)

• MMAU: A Holistic Benchmark of Agent Capabilities Across Diverse Domains, presented by Yanchao Sun (Apple)

• More Efficient and Accurate Reasoning with Adaptive Parallel Reasoning, presented by Alane Suhr (UC Berkeley)

• On Evaluating and Improving Robustness in Visual Reasoning Abilities of Vision-Language Models, presented by Melanie Mitchell (Santa Fe Institute)

• Open-Ended and AI-Generating Algorithms in the Era of Foundation Models, presented by Jeff Clune (University of British Columbia)

• Reasoning, Intelligence & Large Language Models, presented by Iman Mirzadeh (Apple)

• Reinforcement Learning for Long-Horizon Interactive LLM Agents, presented by Philipp Krähenbühl (Apple)

• Towards Internet-Scale Training For Agents, presented by Ruslan Salakhutdinov (CMU)

科技媒体 9to5Mac 指出，苹果解禁上述论文的时间迟到 7 个多月，不过对于关注 AI 推理、规划以及智能体系统的受众而言，这批迟来的视频依然极具观看价值。

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