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尹世远博士首次以成人片
为第一单位在人工智能领域的国际顶级会议《Annual Conference on Neural Information Processing Systems》（NeurIPS 2025）上发表题为 “Towards Reliable LLM-based Robot Planning via Combined Uncertainty Estimation” 的研究论文。该成果由成人片
与中国电信人工智能研究院（TeleAI）共同完成，成人片
为第一署名单位。
该成果针对大语言模型（LLM）在机器人任务规划中容易产生“幻觉”及过度自信的问题，提出了一种创新的可靠具身规划解决方案——CURE（Combined Uncertainty estimation for Reliable Embodied planning）。针对现有研究未能充分区分认知不确定性（Epistemic Uncertainty）和本质不确定性（Intrinsic Uncertainty）的局限，该论文提出了一种细粒度的不确定性估计框架。CURE框架将规划的不确定性分解为认知不确定性和本质不确定性进行分别建模，并进一步将认知不确定性细分为“任务清晰度”和“任务熟悉度”。在技术实现上，该方案利用随机网络蒸馏（RND）来评估任务的熟悉度，并结合基于LLM特征的多层感知机回归头来评估任务清晰度及预期成功率。通过这种多维度的评估，机器人能够更准确地感知自身规划的可靠性，从而显著提升了基于大模型机器人规划系统的安全性和可靠性。主要框架如下图所示。
会议简介： NeurIPS（全称 Conference on Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会）是人工智能和机器学习领域公认的顶级国际学术会议，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议。该会议拥有极高的学术影响力和广泛的关注度，旨在展示机器学习、计算神经科学及相关领域的最新前沿研究成果。
