高瓴AI学院研究成果重磅入选NeurIPS 2025，彰显前沿创新实力

中国人民大学高瓴人工智能学院师生在2025年国际顶级学术会议NeurIPS上取得卓越成果，共39篇论文被录用，其中37篇进入主会场（Main Track），含2篇口头报告（Oral），另有2篇入选数据集与基准测试（Datasets and Benchmarks Track）。NeurIPS与ICML、ICLR并称机器学习三大顶会，第39届会议将于2025年12月在美国圣地亚哥和墨西哥城举行。 在主会场论文中，多项研究聚焦前沿AI技术突破。《MokA: Multimodal Low-Rank Adaptation for MLLMs》提出新型多模态微调方法，兼顾单模态与跨模态适应，显著提升多模态大模型性能；《Large Language Diffusion Models》挑战“自回归是大语言模型核心”的传统认知，提出LLaDA扩散模型，在数学、代码等任务中表现媲美自回归模型，并在逆向诗歌补全中超越GPT-4o。《Think or Not?》从信息论视角分析推理效率，提出基于熵的自适应推理策略，实现准确率提升1.10%的同时减少50.8%的token消耗。 在模型架构与系统优化方面，研究涵盖图神经网络、长上下文压缩、多智能体协作等方向。《Universally Invariant Learning in Equivariant GNNs》构建高效完备的等变图网络框架，显著降低计算开销；《UniGist》提出序列级长上下文压缩方法，通过Gist Token与稀疏注意力内核实现高效、高保真的上下文处理；《MMOA-RAG》引入多智能体强化学习，实现检索增强生成系统的多模块协同优化，显著提升问答性能。 在应用层面，研究覆盖智能体、推理、生成与科学发现。《WebThinker》构建具备深度研究能力的智能体系统，支持边思考、边搜索、边写作，显著提升复杂任务表现；《CAM》提出建构主义记忆框架，实现结构化、动态化的智能体记忆；《RADiAnce》结合检索与生成，实现跨领域蛋白结合物设计，显著提升结合亲和力与结构合理性。 此外，学院在机制设计、因果推理、数据评估等领域也有重要突破。《Beyond Last-Click》提出激励相容的广告归因机制PVM，显著提升准确率与公平性；《MemSim》构建贝叶斯仿真器，实现对大模型记忆能力的自动化评估；《HawkBench》推出多领域RAG韧性评估基准，推动信息检索系统发展。 在数据集与基准建设方面，团队发布ICPC-Eval竞赛编程评测集和MomentSeeker长视频片段检索基准，分别面向复杂推理与长视频理解任务，推动评估体系的标准化与科学化。 此次成果充分体现了高瓴人工智能学院在人工智能基础理论、核心技术与系统构建方面的综合创新能力，展现了中国高校在国际顶级学术舞台上的强劲影响力。