<p>Arm 在 2025 年 NeurIPS 大會上的參與標誌着行業的一個關鍵轉折點：焦點正從單純的模型規模轉向架構效率和理論基礎的 AI 研究。會議強調，智能計算的未來依賴於更智能的工程和更緊密的系統級設計，而不是對萬億參數模型的無盡追求。這一演變對於在多樣化的計算環境中使 AI 更加可及和可持續至關重要。</p>
<p>幾篇獲獎論文突出了這一趨勢，特別是在理解和改善 AI 模型行為方面。“人工蜂羣” 研究揭示了 AI 輸出中令人擔憂的同質性，表明共享訓練數據和對齊技術導致模型趨向於相似的解決方案，這挑戰了多樣化集成的概念。該研究由 Jiang 等人完成，介紹了一個重要的框架，用於診斷和緩解這一效應，為更強大的生成 AI 鋪平了道路。同樣，Qiu 等人的 “針對 LLM 的門控注意力” 展示了簡單的 sigmoid 門等增量架構改進可以顯著增強大型語言模型的訓練穩定性和擴展性，在大規模數據集上超越標準注意力機制。</p>
<h2>實用 AI 的驅動</h2>
<p>在 2025 年 NeurIPS 大會上展示的研究還揭示了推動 AI 進步的基本機制。例如，Bonnaire 等人對擴散模型的研究解釋了這些模型為何能夠有效地進行泛化而不記憶訓練數據。他們的發現識別了不同的訓練階段，為開發更可靠和保護隱私的生成系統提供了明確的理論基礎。這些突破共同強化了 Arm 的戰略方向，優先考慮在雲、邊緣和物理計算平台上實現高效、可擴展和可信賴的 AI。</p>
<p>Arm 在 2025 年 NeurIPS 大會上與 Graphcore Research 和卡內基梅隆大學等合作伙伴的互動集中在關鍵未來技術上。討論圍繞小型語言模型（SLMs）的崛起，這些模型能夠以最小的計算能力在設備上提供先進的推理能力，得益於蒸餾和壓縮技術。“世界模型” 的出現為物理 AI 提供了豐富的虛擬環境，以在實際部署之前模擬 AI 性能，也是一個重要的討論點。此外，“每焦耳推理” 的基準測試，可能會標準化 FP8 精度等實踐，標誌着向實用、節能的 AI 開發邁進。</p>
<p>Arm 自身的技術進步，例如未來 GPU 中專用的神經加速器用於移動 AI 圖形，以及用於 CPU 基於矩陣密集工作負載加速的 Arm 可擴展矩陣擴展 2（SME2），與這些行業變化直接相關。這些創新經過多年的開發，預見了對專用硬件的需求，以提高效率和性能，而不妥協於功率限制。該公司與研究社區的深度合作承諾確保其架構和工程努力始終處於推動可持續、可擴展和智能 AI 的前沿。根據公告</p>

<p>Arm 在 2025 年 NeurIPS 會議上的參與突顯了人工智能研究向架構效率而非模型規模的轉變。關鍵討論包括小型語言模型、物理 AI 的世界模型以及節能的 AI 訓練。Arm 的創新，如神經加速器和 SME2，與這些趨勢相一致，強調可持續和可擴展的 AI 發展。獲獎論文探討了 AI 模型行為和訓練穩定性，進一步鞏固了 Arm 在各計算平台上對高效、可信賴 AI 的戰略重點</p>

<p>Arm’s presence at NeurIPS 2025 signals a critical industry pivot: the focus is shifting from sheer model size to architectural efficiency and theoretical grounding in AI research. The conference underscored that the future of intelligent computing hinges on smarter engineering and tighter system-level design, rather than an endless pursuit of trillion-parameter models. This evolution is crucial for making AI more accessible and sustainable across diverse computing environments.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arm 在 2025 年 NeurIPS 大會上的參與標誌着行業的一個關鍵轉折點：焦點正從單純的模型規模轉向架構效率和理論基礎的 AI 研究。會議強調，智能計算的未來依賴於更智能的工程和更緊密的系統級設計，而不是對萬億參數模型的無盡追求。這一演變對於在多樣化的計算環境中使 AI 更加可及和可持續至關重要。</p>
</div><p>Several award-winning papers highlighted this trend, particularly in understanding and improving AI model behavior. The “Artificial Hivemind” research revealed concerning homogeneity in AI outputs, suggesting that shared training data and alignment techniques are leading models to converge on similar solutions, challenging the notion of diverse ensembles. This work, by Jiang et al., introduces a vital framework for diagnosing and mitigating this effect, paving the way for more robust generative AI. Similarly, Qiu et al.’s “Gated Attention for LLMs” demonstrated that incremental architectural refinements, like simple sigmoid gates, can significantly enhance training stability and scaling for large language models, outperforming standard attention mechanisms across massive datasets.</p>
<div class="lb-trans"><p>幾篇獲獎論文突出了這一趨勢，特別是在理解和改善 AI 模型行為方面。“人工蜂羣” 研究揭示了 AI 輸出中令人擔憂的同質性，表明共享訓練數據和對齊技術導致模型趨向於相似的解決方案，這挑戰了多樣化集成的概念。該研究由 Jiang 等人完成，介紹了一個重要的框架，用於診斷和緩解這一效應，為更強大的生成 AI 鋪平了道路。同樣，Qiu 等人的 “針對 LLM 的門控注意力” 展示了簡單的 sigmoid 門等增量架構改進可以顯著增強大型語言模型的訓練穩定性和擴展性，在大規模數據集上超越標準注意力機制。</p>
</div><h2>The Drive for Practical AI</h2>
<div class="lb-trans"><h2>實用 AI 的驅動</h2>
</div><p>The research presented at NeurIPS 2025 also shed light on the fundamental mechanisms driving AI’s progress. Bonnaire et al.’s work on diffusion models, for instance, explained why these models generalize effectively without memorizing training data. Their findings identify distinct training phases, offering a clear theoretical basis for developing more reliable and privacy-preserving generative systems. These breakthroughs collectively reinforce Arm’s strategic direction, which prioritizes efficient, scalable, and trustworthy AI across cloud, edge, and physical computing platforms.</p>
<div class="lb-trans"><p>在 2025 年 NeurIPS 大會上展示的研究還揭示了推動 AI 進步的基本機制。例如，Bonnaire 等人對擴散模型的研究解釋了這些模型為何能夠有效地進行泛化而不記憶訓練數據。他們的發現識別了不同的訓練階段，為開發更可靠和保護隱私的生成系統提供了明確的理論基礎。這些突破共同強化了 Arm 的戰略方向，優先考慮在雲、邊緣和物理計算平台上實現高效、可擴展和可信賴的 AI。</p>
</div><p>Arm’s engagement at NeurIPS 2025 with partners like Graphcore Research and Carnegie Mellon University focused on key future technologies. Discussions revolved around the rise of Small Language Models (SLMs) that offer advanced reasoning capabilities on-device with minimal compute, enabled by distillation and compression techniques. The emergence of “world models” for physical AI, promising rich virtual environments for simulating AI performance before real-world deployment, was also a significant talking point. Furthermore, the benchmark of “reasoning per joule” for ultra-efficient AI training, likely to standardize practices like FP8 precision, signals a move towards practical, energy-conscious AI development.</p>
<div class="lb-trans"><p>Arm 在 2025 年 NeurIPS 大會上與 Graphcore Research 和卡內基梅隆大學等合作伙伴的互動集中在關鍵未來技術上。討論圍繞小型語言模型（SLMs）的崛起，這些模型能夠以最小的計算能力在設備上提供先進的推理能力，得益於蒸餾和壓縮技術。“世界模型” 的出現為物理 AI 提供了豐富的虛擬環境，以在實際部署之前模擬 AI 性能，也是一個重要的討論點。此外，“每焦耳推理” 的基準測試，可能會標準化 FP8 精度等實踐，標誌着向實用、節能的 AI 開發邁進。</p>
</div><p>Arm’s own technological advancements, such as dedicated neural accelerators in future GPUs for mobile AI graphics and the Arm Scalable Matrix Extension 2 (SME2) for CPU-based acceleration of matrix-heavy workloads, are directly aligned with these industry shifts. These innovations, developed over years, anticipate the need for specialized hardware that enhances efficiency and performance without compromising on power constraints. The company’s commitment to deep collaboration with the research community ensures its architecture and engineering efforts remain at the forefront of enabling sustainable, scalable, and intelligent AI for everyone. According to the announcement</p>
<div class="lb-trans"><p>Arm 自身的技術進步，例如未來 GPU 中專用的神經加速器用於移動 AI 圖形，以及用於 CPU 基於矩陣密集工作負載加速的 Arm 可擴展矩陣擴展 2（SME2），與這些行業變化直接相關。這些創新經過多年的開發，預見了對專用硬件的需求，以提高效率和性能，而不妥協於功率限制。該公司與研究社區的深度合作承諾確保其架構和工程努力始終處於推動可持續、可擴展和智能 AI 的前沿。根據公告</p>
</div>

Arm at NeurIPS 2025: Efficiency Over Scale in AI

- Arm 在 NeurIPS 2025 的參與標誌着行業重心從模型規模轉向架構效率。  
- 研究表明，AI 的未來依賴於更智能的工程和系統設計，而非追求超大模型。  
- Arm 的技術進步與小型語言模型和高效訓練基準的討論相結合，推動可持續 AI 發展。  

Arm 在 NeurIPS 2025 大會上：在人工智能領域，效率勝過規模