旷视多模态上下文学习法入选ICML 2026

在刚刚结束的第43届国际机器学习大会（ICML 2026）上，韩国首尔COEX会展中心汇聚了全球AI领域的顶尖学者。旷视算法研发团队携最新研究成果亮相现场。作为与NeurIPS、ICLR并称“机器学习三大会”的顶级学术会议，ICML的学术含金量毋庸置疑。本届大会投稿量突破23,000篇，最终录用率约为26.6%，每一篇入选论文都代表着当下AI研究的前沿方向。旷视团队提出的一项关于多模态上下文学习的创新工作也成功入选本届ICML。

对于旷视而言，参加ICML远不止是“亮相展示”，更是一次与世界顶尖研究者面对面深度交流的宝贵契机。今年大会的主题“Machine Learning for the Real World”直指AI技术的落地应用，这与旷视当前聚焦的思考方向高度契合：如何让大模型更高效地融入行业场景？AI智能体如何在真实物理世界中实现自主化升级？带着这些核心问题参会，旷视期待与同行们碰撞出更多思想火花。

传统的多模态上下文学习通常关注的是：模型能否借助少量上下文信息快速判断“当前需要完成什么任务”。然而，真实场景中更具挑战性的问题往往不是任务本身发生了变化，而是判断的标准发生了变动。换言之，任务并未改变，但模型能否理解“当前应该依据什么标准来做出判断”？

针对这一痛点，旷视提出了一种称为“准则感知”的上下文学习方法。该方法并非简单地用几个案例告诉模型“这是什么任务”，而是引导模型从上下文中捕捉并理解当前的判别准则。当面对待判断样本时，模型需要综合利用前文中的样例关系与标注线索，推断出当前适用的标准，并据此做出条件化判断。

简而言之，这项研究并非让模型机械地记忆某个标签，而是让它在少样本条件下深刻理解“标准为何发生变化”，并据此动态调整自身的判断边界。该问题不仅具有重要的基础研究价值，也折射出旷视对大模型行业落地的深层思考：模型进入真实业务场景后，不仅要完成预设任务，更需要理解场景中的规则、标准与约束。

真实的行业场景从来不是封闭的、规则明确且标注充分的标准数据集。模型往往面对有限的标注样本、长尾分布的数据，以及不同业务场景下不断变化的判断标准、风险要求和成本约束。如何通过高效的后训练和少样本方案，让大模型以更低成本适配多样化的场景，这正是AI从通用能力走向实际价值的关键路径。

这也正是旷视重点关注的第一个方向：通过高效的后训练、上下文学习等方式，推动大模型能力快速适配并落地到具体行业场景中。

与此同时，旷视还在面向真实物理世界持续探索自主智能体技术。数字空间中的任务执行相对可控，而真实物理世界则更为开放、动态且充满不确定性。智能体需要在复杂环境中理解物体、空间、行为与反馈，并在此基础上完成自主决策与行动。如何让AI智能体在真实物理世界中实现从感知、理解到行动的自主化升级，这是旷视关注的另一条关键主线。

因此，本次参加ICML，旷视希望围绕两类核心问题与同行展开深入交流：一是大模型如何更高效地进入行业场景，二是AI智能体如何在真实物理世界中持续提升自主能力。我们也期待与关注这些方向的研究者、工程师和合作伙伴们进行更多深入讨论，共同探索AI从前沿研究走向真实场景的更多可能性。

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