模型架构创新： 超越Transformer，探索更高效、更易扩展的架构（如Mamba等状态空间模型、混合专家模型）。

高效训练与推理： 降低训练和部署巨型模型的算力、能耗和成本（如模型压缩、蒸馏、稀疏化、量化、硬件协同设计）。

长上下文处理： 如何有效处理和利用超长文本或视频序列中的信息。

推理与规划能力： 提升模型在复杂任务中的逻辑推理、分步规划和工具使用能力。

持续学习与适应性： 让模型能在部署后持续学习新知识而不遗忘旧知识。

多模态理解与生成： 深度融合文本、图像、音频、视频、3D、传感器数据等多种模态信息，实现更全面的世界理解和创造。

方向描述： 以大型语言模型（LLM）和多模态模型为代表的基础模型是当前AI的核心驱动力。前沿研究集中在如何让它们更强大、更高效、更可控、更安全。

关键研究点：

学习物理和因果动力学： 从交互数据中学习物理规律、物体属性和因果关系，预测未来状态。

基于模型的强化学习： 利用学习到的世界模型进行高效、安全的规划和策略优化。

具身学习： 在机器人或虚拟代理上，通过感知-行动循环学习技能（如操作、导航、人机协作）。

仿真环境与合成数据： 利用高质量仿真环境加速具身智能的学习过程。

方向描述： 目标是让AI系统能够像人类或动物一样，通过与物理或虚拟环境的交互来学习、理解和预测世界动态，并基于此进行规划和决策。

关键研究点：

模型可解释性： 开发新方法解释复杂模型（尤其是深度学习）的内部机制和预测依据。

公平性与偏见缓解： 检测、量化和消除训练数据和模型决策中的偏见，确保对不同群体的公平性。

鲁棒性与对抗防御： 提高模型对输入扰动、对抗样本的抵抗能力，确保在非理想环境下的稳定性。

不确定性量化： 让模型能够评估自身预测的不确定性。

对齐： 确保AI系统的目标与人类意图和价值观一致。

因果推理： 超越相关性，理解变量间的因果关系，这对于决策和干预至关重要。

方向描述： 随着AI系统在关键领域（医疗、金融、司法等）的深入应用，理解模型如何做出决策、确保其公平、可靠、鲁棒且符合人类价值观变得至关重要。

关键研究点：