本人于2025年4月23日至29日独自出访新加坡，共计在新加坡访问7天。本人所在研究团队近期完成了一项关于时空一致4D内容生成的研究工作，并将相关成果投稿至国际表征学习大会(ICLR)。该论文被会议接收，并安排为海报展示形式。为进一步提升研究影响力，决定前往新加坡参加会议，进行现场展示与交流。此次出访的主要任务包括参加ICLR会议，了解深度学习领域的最新研究进展、以海报形式展示和汇报研究成果MVTokenFlow，并获得与会者的反馈意见、并且与国际同行交流拓展学术视野。
ICLR 2025在新加坡博览中心举行，会议内容包括主题演讲、论文报告、海报展示、研讨会等。会议采用线上线下相结合的形式，提供了广泛的交流平台。本人重点关注了以下几个方面：（1）主题演讲：聆听了多位领域内知名学者的报告，涵盖了表示学习的理论基础、模型优化方法、应用案例等内容，拓宽了研究视野。（2）论文报告：参加了多个分会场的论文报告，了解了最新的研究成果和技术进展，特别关注了生成模型、对抗学习、模型可解释性等方向。（3）海报展示：在指定的时间段进行海报展示，向参会者介绍了本人的研究工作，收到了多位学者的积极反馈，并就研究方法和实验设计进行了深入讨论。
在大会上，主席在致辞中重申了大会致力于推动深度学习与表征学习领域理论与应用研究的初衷，并宣布了本年度杰出论文奖的获奖名单。其中，SAM2模型荣获了优秀论文奖提名。SAM2是一种面向图像与视频的可提示（prompt-based）分割基础模型，通过结合大规模无监督预训练与自监督微调，实现了对任意视觉对象的即时精准分割，展示了在多种视觉任务中的卓越表现。在海报展示环节，另一项备受瞩目的研究成果IC-Light引起了广泛关注。该论文在评审过程中获得了满分评价，凭借其创新的光照处理方法脱颖而出。IC-Light在训练过程中引入了一致光线传输机制，这一方法基于物理原理，使模型能够在多种数据源上实现稳定且可扩展的光照学习。更为关键的是，该方法确保模型在调整光照时，始终遵循物理规律，仅修改图像中的光照效果，而不影响其他内在属性。这种基于物理的光照调整方法不仅提高了模型的泛化能力，还为视觉模型的可解释性和可靠性提供了新的保障。在主题演讲中，朱松纯教授发表题为“AGI：框架、原型、定义和基准”的演说，朱松纯教授探讨了通用人工智能（AGI）的核心目标：构建具有人类思维特征的智能系统，能够全面达到人类水平，并具备自主生成任务和完成无限任务的能力。这种智能不依赖于外部数据驱动，而是由内在价值驱动。朱教授强调东方哲学早已认识到智能的本质是主观且内生的，即“相由心生，心即是理”。基于这一思想，他提出，构建通用人工智能的关键在于为机器赋予“心”，即使其具备自我驱动的智能机制。
在此次学术会议中，多个高水平的workshop和研讨会令我印象深刻，尤其是机器人学习研讨会和“World Models: Understanding, Modelling and Scaling”专题。机器人学习研讨会聚焦于该领域的最新进展，探讨了如何提升机器人在感知、决策和数据收集方面的能力，以实现如烹饪、整理等复杂任务的自主执行。多家人形机器人公司也展示了其最新产品，进一步促进了学术界与产业界的交流与合作。而“World Models”研讨会则汇聚了来自学术界和工业界的顶尖研究者，深入探讨了世界模型的最新进展与应用，涵盖从传统的建模方法（如Transformers、状态空间模型（SSMs））到因果分析、时空建模等多个方面，强调了世界模型在多模态数据处理中的重要性。
通过参与此次学术会议，我不仅拓展了学术视野，深入了解了深度学习领域的最新研究动态和前沿技术，特别是在生成模型、模型可解释性和强化学习等方面，获得了新的研究思路和方法；还通过海报展示向国际同行介绍了研究成果，收获了积极反馈和建设性建议，从而进一步提升了研究的国际影响力。同时，我与多位国际学者建立了联系，探讨了潜在的合作方向，为未来的联合研究和项目申请奠定了基础。此外，在会议中积极参与讨论和提问，锻炼了英语交流和学术表达能力，显著提升了我在国际学术环境中的沟通和展示水平。
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