大模型最让人头疼的毛病，就是一本正经地「瞎编」。过去，只能靠检索补丁或额外训练来修。可在NeurIPS 2024 上，谷歌抛出的新方法SLED却告诉我们：模型其实知道，只是最后一步忘了。如果把每一层的「声音」都纳入考量，它就能从幻觉中被拉回到事实。
不牺牲任何生成质量，将多模态大模型推理最高加速3.2倍！ 华为诺亚方舟实验室最新研究已入选NeurIPS 2025。
TC-Light 是由中科院自动化所张兆翔教授团队研发的生成式渲染器，能够对具身训练任务中复杂和剧烈运动的长视频序列进行逼真的光照与纹理重渲染，同时具备良好的时序一致性和低计算成本开销，使得它能够帮助减少 Sim2Real Gap 以及实现 Real2Real 的数据增强，帮助获得具身智能训练所需的海量高质量数据。
在三维重建、NeRF 训练、视频生成等任务中，相机参数是不可或缺的先验信息。传统的 SfM/SLAM 方法（如 COLMAP）在静态场景下表现优异，但在存在人车运动、物体遮挡的动态场景中往往力不从心，并且依赖额外的运动掩码、深度或点云信息，使用门槛较高，而且效率低下。
答案或许渐渐清晰。李飞飞团队与斯坦福 AI 实验室正式官宣：首届 BEHAVIOR 挑战赛将登陆 NeurIPS 2025。这是一个为具身智能量身定制的 “超级 benchmark”，涵盖真实家庭场景下最关键的 1000 个日常任务（烹饪、清洁、整理……），并首次以 50 个完整长时段任务作为核心赛题，考验机器人能否在逼真的虚拟环境中完成真正贴近人类生活的操作。
AI顶会真的爆仓了！NeurIPS 2025双会场扩容后，仍hold不住近3万篇投稿暴击。如今，SAC大规模砍论文，已被录用约400篇论文惨遭拒收，研究者原地心碎。
相信我们的读者都对 AI 顶会有非常大的关注和热情，有的读者最近可能刚从 NeurIPS rebuttal 脱身，又开始为下一篇做准备了。 作为推动技术革新与思想碰撞的核心引擎，顶级学术会议不仅是整个学界的生命线，更是我们洞察未来的前沿阵地。
LLM真是把审稿人害惨了！NeurIPS 2025评审结果公，全网都被「谁是Adam」爆梗淹没。更离谱的是，有人的审稿建议中，残留了AI提示的痕迹。
凌晨三点的 AI 实验室，键盘敲击声在空荡的房间回响。屏幕上，博士生小王、小李、小赵正疯狂调整模型参数，只为在 NeurIPS 截稿前将准确率从 98.2% 刷到 98.5%。
DeepSeek带火知识蒸馏，原作者现身爆料：原来一开始就不受待见。称得上是“蒸馏圣经”、由Hinton、Oriol Vinyals、Jeff Dean三位大佬合写的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》，当年被NeurIPS 2014拒收。
