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

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。

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。