小米AI技术大放异彩，两篇论文入选ICCV 2025

在科技领域，每一次的技术突破都如同璀璨星辰，照亮着行业前行的道路。近日，计算机视觉国际大会ICCV 2025的论文录用结果揭晓，小米公司凭借两篇具有创新性研究成果的论文，成功在这一全球顶级学术会议上崭露头角。

据悉，计算机视觉国际大会ICCV、国际计算机视觉与模式识别会议CVPR以及欧洲计算机视觉国际会议ECCV，被誉为计算机领域的三大顶级学术会议，每两年举办一次，其权威性和影响力不言而喻。而ICCV 2025年的投稿量更是高达11239篇，录用率仅为24%，竞争之激烈可见一斑。小米的两篇论文能够脱颖而出，无疑是对其AI团队技术实力的高度认可。

其中一篇论文聚焦于视频理解大模型的核心技术——Q-Frame。在视频理解大模型的研究中，传统的“均匀帧采样”处理方式存在诸多弊端，如时间碎片化信息丢失、盲目采样以及算力浪费等。针对这些问题，小米AI团队推出了全自研的Q-Frame核心技术。这一技术不仅是行业首个动态帧选择与分辨率自适应框架，还是首个无需训练、市面上各类视频理解大模型基座均可即插即用的算法框架。

Q-Frame拥有三大行业首次创新：跨模态查询检索、查询感知帧选择以及多分辨率自适应。这些创新使得Q-Frame能够精准理解视频内容与用户问题，通过精准捕捉与用户问题最相关的视频关键内容，将有效信息量提升5倍。在MLVU评测集和LongVideoBench上，Q-Frame均展现出了显著的性能提升。此外，其多分辨率自适应特性还能根据内容重要性和查询需求动态调整帧分辨率，避免算力浪费。

值得一提的是，Q-Frame具有即插即用的特点，可与市场上现有的各类视频理解大模型兼容。无论是开源模型还是闭源模型，无需对模型进行额外的训练或微调，即可实现性能的提升。在小米的“人车家全生态”战略中，Q-Frame也有着多元的应用场景，如哨兵模式、智能家居以及小爱视频问答等。

另一篇论文则针对大语言模型持续学习领域的核心难题——“灾难性遗忘”问题展开了研究。小米AI团队联合华南理工大学，提出了大模型持续学习框架Any-SSR。这一框架作为行业首个将递归最小二乘法引入大语言模型持续学习的技术框架，通过分析路由机制，动态地把不同任务分配到独立子空间学习，避免了任务间知识干扰，创新性解决了灾难性遗忘问题。

Any-SSR框架利用低秩适应与分析路由相结合的方式，实现了新旧知识的无缝整合与动态学习。在实验中，Any-SSR在TRACE基准测试上的表现显著优于其他方法，不仅在整体性能上取得了优异成绩，还实现了零反向知识转移。

小米在AI技术领域的不断突破，离不开其持续的研发投入。过去五年，小米集团研发投入约1020亿元，而在2025年的300亿研发投入中，大约有四分之一将被用于AI相关方向。未来五年，小米还将在核心技术赛道再投入2000亿元。这些投入无疑将为小米在AI领域的技术创新提供强有力的支持。

随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，小米将在AI领域继续书写辉煌的篇章。