苹果公司近日公开了去年7月举办的“AI推理与规划研讨会”现场视频，这场为期两天的学术盛会聚焦人工智能领域三大核心方向：推理与规划机制、智能体应用场景拓展以及模型开发技术突破。会议吸引了来自学术界与产业界的顶尖人才，包括加州大学洛杉矶分校、斯坦福大学、加州大学伯克利分校等高校的研究团队，与苹果内部工程师共同呈现了近30项前沿研究成果。
在公开的8场核心演讲中，苹果专家团队系统阐述了从大语言模型到具身智能体的技术演进路径，并首次披露了“综合智能体能力基准测试”框架。针对大语言模型的推理能力优化，研究人员提出了基于强化学习的长跨度交互训练方法，通过模拟复杂场景提升模型决策的连贯性。加州大学伯克利分校团队展示的自适应并行推理技术，通过动态分配计算资源显著提高了模型运行效率。
学术界贡献了多维度突破性研究。圣菲研究所专家针对视觉语言模型提出新型鲁棒性评估体系，通过引入对抗样本训练增强模型抗干扰能力。不列颠哥伦比亚大学团队提出的开放式AI生成算法，在基础模型时代为内容创作提供了新的范式。卡内基梅隆大学则展示了面向智能体的互联网级训练框架，通过分布式架构实现海量数据的实时处理。
苹果工程师在技术解析环节重点介绍了长跨度交互式大语言模型智能体的强化学习机制。该技术通过构建多轮对话奖励模型，使智能体能够维持跨时段的任务连贯性，在客户服务、教育辅导等场景具有应用潜力。此次公开的视频资料为AI领域研究者提供了珍贵的技术参考，相关成果已在arXiv平台同步发布技术论文。
