很多朋友不知道【雷軍：小米多篇AI最新研究成果成功入選ICLR 2026】，今天小綠就為大家解答一下。

在端到端自動(dòng)駕駛研究方面，小米團隊的《ReCogDrive》則實(shí)現了技術(shù)融合創(chuàng )新。該研究通過(guò)分層認知數據流水線(xiàn)注入駕駛先驗知識，利用認知引導擴散規劃器生成物理可行軌跡，并首創(chuàng )DiffGRPO強化學(xué)習算法直接優(yōu)化駕駛策略，在NAVSIM與Bench2Drive的閉環(huán)測試中領(lǐng)先現有方案。

移動(dòng)智能體領(lǐng)域，小米團隊的《MobileIPL》首創(chuàng )迭代偏好學(xué)習框架，基于Thinking-level DPO實(shí)現思考步驟的細粒度優(yōu)化，結合三階段指令演化機制突破高質(zhì)量軌跡稀缺瓶頸，在A(yíng)ITZ等主流GUI-Agent測試中刷新性能紀錄，并顯著(zhù)提升分布外場(chǎng)景魯棒性。

【CNMO科技消息】2月3日，小米創(chuàng )辦人，董事長(cháng)兼CEO雷軍發(fā)文稱(chēng)，小米團隊的多篇最新研究成果，成功入選ICLR 2026，研究方向涵蓋多模態(tài)推理、強化學(xué)習、GUI Agent、端到端自動(dòng)駕駛以及音頻生成等領(lǐng)域。他還表示，ICLR是人工智能領(lǐng)域國際頂級會(huì )議之一，致力推動(dòng)人工智能理論與方法的前沿研究與創(chuàng )新發(fā)展。

據CNMO了解，在強化學(xué)習方向，小米團隊的《Shuffle-R1》創(chuàng )新提出數據動(dòng)態(tài)重組框架，通過(guò)成對軌跡采樣和優(yōu)勢值批次重排序兩項核心技術(shù)，攻克多模態(tài)大模型訓練中的優(yōu)勢坍縮與軌跡沉默難題，顯著(zhù)提升梯度信號質(zhì)量，在多個(gè)基準測試中以極低計算開(kāi)銷(xiāo)超越已有強化學(xué)習基線(xiàn)。

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小米團隊其他創(chuàng )新成果包括《ThinkOmni》實(shí)現文本推理能力向全模態(tài)的零成本遷移；《Flow2GAN》融合流匹配與對抗生成實(shí)現高保真少步音頻合成；《WorldSplat》突破4D駕駛場(chǎng)景生成技術(shù)等。

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