來源：小米技術(shù)、微博@雷軍

12月1日晚，雷軍 發(fā)文稱，“人工智能領(lǐng)域的國際頂級會議AAAI，致力于推動人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究與創(chuàng)新發(fā)展。AAAI 2026，小米共有7篇最新研究成果成功入選，涵蓋了音效編輯、具身智能3D Agent、檢索、推斷解碼、語音問答、VLN導(dǎo)航、自動駕駛等。這是小米大模型和具身智能部分研究成果的階段性展示，也踐行小米科技戰(zhàn)略‘深耕底層技術(shù)、長期持續(xù)投入’?！?/p>

AAAI 是人工智能領(lǐng)域的國際頂級會議之一，由人工智能促進協(xié)會（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）主辦，在中國計算機學(xué)會（CCF）推薦會議列表中被列為 A 類會議。AAAI 致力于推動人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究與創(chuàng)新發(fā)展，每年舉辦一次，AAAI 2026 是該會議的第40屆，共收到創(chuàng)紀(jì)錄的23680篇有效投稿，總共4167篇論文被錄取，錄取率17.6%。該會議于2026年1月20日至27日在新加坡博覽中心舉辦。

論文簡介

AV-Edit: Multimodal Generative Sound Effect Editing via Audio-Visual Semantic Joint Control

論文作者：郭新月，楊曉冉，張李攀，楊劍軒，王昭，欒劍

錄用類型：主會

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.21146

音效編輯——即通過添加、移除或替換元素來修改音頻——目前仍受限于僅依賴低級信號處理或粗粒度文本提示的傳統(tǒng)方法，這往往導(dǎo)致編輯靈活性有限且音質(zhì)欠佳。為此，我們提出 AV-Edit 這一生成式音效編輯框架，通過聯(lián)合利用視覺、音頻與文本語義，實現(xiàn)對視頻中現(xiàn)有音軌的細(xì)粒度編輯。

具體而言，該方法采用專門設(shè)計的對比式視聽掩碼自編碼器（CAV-MAE-Edit）進行多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)對齊的跨模態(tài)表征。這些表征隨后用于訓(xùn)練編輯型多模態(tài)擴散 Transformer（MM-DiT），通過基于關(guān)聯(lián)的訓(xùn)練策略，能夠消除視覺無關(guān)的音效并生成與視頻內(nèi)容一致的缺失音頻元素。此外，我們構(gòu)建了專門的視頻音效編輯數(shù)據(jù)集作為評估基準(zhǔn)。

實驗表明，所提出的 AV-Edit 能基于視覺內(nèi)容生成具有精確修改的高質(zhì)量音頻，在音效編輯與音頻生成領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了最先進的性能表現(xiàn)。

作為小米在視頻音效領(lǐng)域的首篇頂會論文，生成式音效編輯填補了傳統(tǒng)方法在細(xì)粒度編輯、多模態(tài)語義對齊上的空白，突破了僅靠低級信號處理或粗粒度提示的局限；落地手機等產(chǎn)品后，能讓普通用戶便捷實現(xiàn)專業(yè)級音效修改（如短視頻精準(zhǔn)加/消音），大幅降低創(chuàng)作門檻，重塑移動端音視頻編輯體驗。

《Cook and Clean Together: Teaching Embodied Agents for Parallel Task Execution

*表示共同第一作者

論文作者：梁定康*，張誠*，許小鵬，鞠建忠，羅振波，白翔

錄用類型：主會，口頭報告（Oral）

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.19430

在具身智能（Embodied AI）時代，讓智能體在 3D 物理世界中高效執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有的任務(wù)規(guī)劃研究大多被過度簡化，模型只能逐一執(zhí)行指令，缺乏利用“運籌學(xué)知識（Operations Research Knowledge）” 進行效率優(yōu)化的能力。

例如，具身智能體在執(zhí)行“使用微波爐” 這樣的并行任務(wù)時，無法利用等待時間去執(zhí)行“洗水槽” 或“擦柜臺” 等其他工作，導(dǎo)致總時長遠(yuǎn)非最優(yōu)。同時，這些規(guī)劃往往缺乏在 3D 空間中的視覺定位能力（3D grounding），難以在真實世界中執(zhí)行。

為解決“任務(wù)效率”與“ 3D 視覺定位”難題，本文首次定義了基于運籌學(xué)知識的 3D Grounding 調(diào)度這一任務(wù)。為推動該任務(wù)研究，本文構(gòu)建了大規(guī)模數(shù)據(jù)集 ORS3D-60K（包含 4K 真實場景中的 60K 個任務(wù)）。

此外，本文提出了一個名為 GRANT 的具身多模態(tài)大語言模型。GRANT 的核心是一個簡潔高效的 “調(diào)度令牌機制” （Scheduling Token Mechanism, STM）。模型不再自己盲目規(guī)劃，而是首先識別任務(wù)屬性（如“并行”或“非并行”），然后通過一個特殊的 令牌調(diào)用外部優(yōu)化求解器，生成“最優(yōu)執(zhí)行序列”。該序列隨后被注入模型，引導(dǎo)其生成高效且在 3D 空間中精確定位的步驟化行動。

實驗證明，GRANT 在任務(wù)調(diào)度效率上相比基線方法取得了高達(dá) 30.53% 的顯著提升，同時在 3D grounding 準(zhǔn)確率上也獲得增益，驗證了其在空間理解、3D grounding 和調(diào)度效率方面的全面有效性。

《AutoLink: Autonomous Schema Exploration and Expansion for Scalable Schema Linking in Text-to-SQL at Scale

〡本文受小米揭榜掛帥科研專項支持

*表示共同第一作者

論文作者：王資洋*，鄭元雷*，曹振彪，張曉今，魏忠鈺，付培，羅振波，陳偉，白翔

錄用類型：主會

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.17190

在工業(yè)級 Text-to-SQL 場景中，數(shù)據(jù)庫規(guī)模往往極為龐大（動輒數(shù)百至數(shù)千列），將完整模式直接輸入大語言模型不僅會引入大量無關(guān)噪聲，而且容易觸發(fā)上下文長度限制，從而影響 SQL 生成的準(zhǔn)確性。因此，如何在不暴露完整數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)的前提下，高召回地篩選出與用戶問題相關(guān)的模式子集（Schema Linking）成為核心難點。

為解決這一問題，本文提出 AutoLink，一種由大模型驅(qū)動的自適應(yīng)、逐步式模式連接框架。AutoLink 不再一次性提供全量模式，而是模擬數(shù)據(jù)庫工程師的探索式工作方式，在數(shù)據(jù)庫環(huán)境與向量檢索環(huán)境之間進行多輪交互，通過“檢索→探索→驗證→擴展”的迭代過程，動態(tài)構(gòu)建與問題相關(guān)的模式子集，實現(xiàn)高召回與低噪聲的平衡。

該框架不需要遍歷全模式，也無需將數(shù)據(jù)庫完整結(jié)構(gòu)輸入語言模型，具備高度可擴展性。實驗結(jié)果表明，AutoLink 在多個主流基準(zhǔn)上取得了顯著優(yōu)勢：在 Bird-Dev 上實現(xiàn) 97.4% 的嚴(yán)格模式召回率（SRR），在大規(guī)模 Spider 2.0-Lite 上達(dá)到 91.2% 的 SRR，均為當(dāng)前最優(yōu)表現(xiàn)。

同時，AutoLink 在保持高執(zhí)行準(zhǔn)確率的前提下顯著降低 Token 消耗，即便在擁有 3000+ 列的超大數(shù)據(jù)庫中依舊保持穩(wěn)定性能，展示了工業(yè)級可落地的魯棒性與可擴展性。

《Scaling LLM Speculative Decoding: Non-Autoregressive Forecasting in Large-Batch Scenarios》

〡本文受小米揭榜掛帥科研專項支持

論文作者：史洛合，李祖超，張樂飛，齊保元，劉國明

錄用類型：主會，口頭報告（Oral）

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.20340

大語言模型（Large Language Models, LLMs）自回歸解碼由于其低運算強度常出現(xiàn)訪存帶寬瓶頸并浪費算力。投機解碼（Speculative Decoding）通過草稿模型猜測后續(xù) token 以增強主模型的并行性。目前的主要研究方法通過擴充草稿 token 數(shù)量來增強準(zhǔn)確率，在單樣本下行取得了很好的效果。

誠然，在一定的批大小下，這類方法性能迅速退化，由于在可供使用的冗余算力減小的同時，每個樣本能夠分配到的草稿 token 數(shù)量也快速降低，同時串行生成草稿 token 也會占據(jù)過多時間。

通過分析這些問題，我們提出了一種新的并行草稿 token 生成算 SpecFormer。通過將單向和雙向的兩個 Transformer 層堆疊，并在輸入 token 和草稿 token 兩個維度上進行注意力運算，我們可以基于完整的輸入序列進行預(yù)測，并且并行化的生成全部的草稿 token。

SpecFormer 是一個具有更強語言建模能力并且并行化的草稿模型，可以高質(zhì)高效的完成草稿 token 預(yù)測任務(wù)，并且在較為有限的條件下，也就是中大批大小下，得到更佳的預(yù)測質(zhì)量，同時減少草稿 token 運行時間，總體上得到更好的加速效果。

《End-to-end Contrastive Language-Speech Pretraining Model For Long-form Spoken Question Answering》

〡本文受小米揭榜掛帥科研專項支持

論文作者：胡繼亮，李祖超，齊保元，劉國明，王平

錄用類型：主會

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2511.09282

近年來，語音問答（SQA）領(lǐng)域取得了顯著進展。然而，包括大型音頻語言模型（LALM）在內(nèi)的許多現(xiàn)有方法在處理長音頻時仍面臨困難。隨著檢索增強生成技術(shù)的成功，語音相關(guān)檢索器在預(yù)處理長語音方面展現(xiàn)出潛力，但現(xiàn)有語音檢索器的性能仍有不足。

為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，我們提出了 CLSR——一種端到端的對比式語音-語言檢索器，能夠高效地從長音頻錄音中提取與問題相關(guān)的片段，以支持下游語音問答任務(wù)。

與傳統(tǒng)語音-文本對比模型不同，CLSR在模態(tài)對齊前引入了將聲學(xué)特征轉(zhuǎn)換為類文本表征的中間步驟，從而更有效地彌合模態(tài)差異。

在四個跨模態(tài)檢索數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，CLSR 既優(yōu)于端到端的語音相關(guān)檢索器，也超越了結(jié)合語音識別與文本檢索的流水線方法，為推進實用型長語音問答應(yīng)用奠定了堅實基礎(chǔ)。

《What You See Is What You Reach: Towards Spatial Navigation with High-Level Human Instructions

*表示共同第一作者 ?表示共同通訊作者

論文作者：張凌峰*，傅昊翔*，郝孝帥?，張書逸，張強，劉瑞，陳龍，丁文伯?

錄用類型：主會

論文鏈接：https://openreview.net/pdf?id=ow65qpDY3Q

本文提出了空間導(dǎo)航（Spatial Navigation）任務(wù)，使智能體能夠理解“在沙發(fā)左側(cè)空地等我”等高級人類指令并完成相應(yīng)的導(dǎo)航。

與傳統(tǒng)方法僅限于識別預(yù)定義物體類別或執(zhí)行詳細(xì)路徑指令不同，該任務(wù)要求智能體結(jié)合空間關(guān)系推理，完成空間物體導(dǎo)航（SpON）和空間區(qū)域?qū)Ш剑⊿pAN）兩類任務(wù)。

研究團隊構(gòu)建了一個包含10,000條軌跡的數(shù)據(jù)集，并提出了 SpNav 分層框架。該框架通過視覺-語言模型解析指令，利用專門訓(xùn)練的 NaviPoint 模型進行目標(biāo)定位，最后基于地圖的 Map-to-Action 模塊實現(xiàn)精確導(dǎo)航。

實驗結(jié)果表明，SpNav 在導(dǎo)航性能上達(dá)到了當(dāng)前最先進水平（SOTA），超越了之前的最佳基線，并且在真實環(huán)境中實現(xiàn)了零樣本遷移。

這項工作首次系統(tǒng)地解決了具身導(dǎo)航中復(fù)雜空間關(guān)系理解與高級指令解析的結(jié)合問題，為家庭服務(wù)機器人等實際應(yīng)用中的自然人機互動奠定了基礎(chǔ)。

《VILTA：A VLA-in-the-Loop Adversary for Enhancing Driving Policy Robustness》

論文作者：陳其茂，李方，徐少清，賴志懿，謝子勛，羅悅晨，蔣盛銀，李漢冰，陳龍，王兵，張毅，楊志新

錄用類型：主會

當(dāng)前，自動駕駛領(lǐng)域的開源數(shù)據(jù)集在豐富性方面仍顯不足。盡管策略網(wǎng)絡(luò)在常規(guī)場景中的學(xué)習(xí)性能已趨于收斂，但在長尾困難場景下的表現(xiàn)依然有限。

為此，本文提出 VILTA（VLA-in-the-Loop Trajectory Adversary），旨在解決長尾場景數(shù)據(jù)稀缺以及現(xiàn)有生成方法多樣性不足的問題。VILTA 創(chuàng)新性地將視覺語言模型（VLM）直接嵌入訓(xùn)練閉環(huán)，構(gòu)建了一種“視覺–語言–編輯”（Vision-Language-Editing）的新范式。

該方法充分利用 VLM 強大的場景理解能力，對周圍車輛的未來軌跡進行精細(xì)化的對抗性編輯，摒棄了傳統(tǒng)兩階段生成流程。同時，通過引入后處理機制確保生成軌跡的運動學(xué)可行性，從而能夠高效生成既符合物理規(guī)律又極具挑戰(zhàn)性的多樣化駕駛場景。

在 CARLA 仿真環(huán)境中的實驗表明，經(jīng)強化學(xué)習(xí)優(yōu)化后的策略顯著降低了碰撞率，大幅提升了自動駕駛系統(tǒng)在極端場景下的魯棒性，為端到端策略在長尾場景中的優(yōu)化提供了有效驗證與可行路徑。

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