IT之家 2 月 24 日消息，蘋(píng)果公司昨日（2 月 23 日）發(fā)布博文，分享了“AI 推理與規(guī)劃研討會(huì)”的現(xiàn)場(chǎng)視頻。該研討會(huì)于去年 7 月舉辦，為期兩天，重點(diǎn)聚焦推理與規(guī)劃、智能體應(yīng)用以及模型開(kāi)發(fā)三大 AI 核心領(lǐng)域。

會(huì)議匯集了蘋(píng)果內(nèi)部工程師，以及來(lái)自加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA）、斯坦福大學(xué)和加州大學(xué)伯克利分校等頂尖學(xué)府的研究人員。與會(huì)專家在兩天的行程中，展示并深入討論了近 30 項(xiàng)前沿研究成果。

蘋(píng)果官方現(xiàn)已正式分享了該活動(dòng)中的 8 場(chǎng)重磅演講視頻。這些演講涵蓋了多項(xiàng)核心課題，其中包括蘋(píng)果專家分享的“從大語(yǔ)言模型到具身智能體”、“綜合智能體能力基準(zhǔn)測(cè)試”以及“大語(yǔ)言模型的推理與智能”等內(nèi)容。

同時(shí)，來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校的學(xué)者探討了“自適應(yīng)并行推理技術(shù)”，圣菲研究所的專家則分析了“視覺(jué)語(yǔ)言模型的魯棒性評(píng)估與提升”。

公開(kāi)的視頻還展示了其他學(xué)術(shù)界的突破性研究方向。不列顛哥倫比亞大學(xué)的研究人員講解了“基礎(chǔ)模型時(shí)代的開(kāi)放式與 AI 生成算法”。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)（CMU）的學(xué)者探討了“面向智能體的互聯(lián)網(wǎng)級(jí)規(guī)模訓(xùn)練”；蘋(píng)果工程師也進(jìn)一步解析了“長(zhǎng)跨度交互式大語(yǔ)言模型智能體的強(qiáng)化學(xué)習(xí)”技術(shù)。

IT之家附上相關(guān)鏈接如下：

• 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 Kr?henbühl (Apple)

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

科技媒體 9to5Mac 指出，蘋(píng)果解禁上述論文的時(shí)間遲到 7 個(gè)多月，不過(guò)對(duì)于關(guān)注 AI 推理、規(guī)劃以及智能體系統(tǒng)的受眾而言，這批遲來(lái)的視頻依然極具觀看價(jià)值。

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