「ACL获奖论文」共找到 1086 篇相关文章
2篇最新Anthropic论文，揭开LLM对齐新范式
Anthropic在5月连发两篇研究，揭示LLM对齐训练新范式。指出单纯模仿正确行为不足以保证安全，需在预训练与对齐微调间插入教原理阶段。研究围绕Claude模型展开，有多项关键发现，MSM方法效果显著。
论文解读：一个运算符能导出所有基本函数
波兰雅盖隆大学Odrzywołek发现二元算子EML，结合常数1能生成科学计算器所有标准功能。EML算子简化运算符集合、将离散问题转化为连续优化问题，但存在数值稳定性、表达式非唯一等局限。
胡俊杰、吴佳俊、刘子纬等获奖，微软学者奖学金公布
2026 年微软学者奖学金名单公布，获奖者研究聚焦面向全球与社会影响的人工智能等前沿领域，项目汇聚创新社区推动协同演进，还介绍了入选的华人学者及其研究方向。
内存股集体大跌，原因竟是谷歌这篇一年前的论文
美国内存股集体暴跌，诱因是谷歌新博客介绍一年前公布的技术 TurboQuant。它是压缩算法，可大幅减少 LLM KV 缓存内存占用、提升速度且精度零损失，有望打乱市场对内存芯片增长预期。
750篇论文，彻底把统一多模态模型摸清了
未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述，涵盖754篇文献。分析传统路线痛点，介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等，还提及应用场景及未来方向。
Transformer论文作者之一Noam Shazeer宣布离开Google，加入OpenAI
6月18日，Google DeepMind工程副总裁、Gemini模型联合负责人Noam Shazeer宣布离开Google加入OpenAI。他是Transformer架构提出者之一，技术实力强。Google曾花27亿美元请他回归，仍没留住。
姚顺雨腾讯首篇论文：给AI下半场指路“上下文学习”
姚顺雨入职腾讯后首个成果CL - bench，用来测试大模型“从上下文中学习”能力。研究指出当下模型多依赖“过去”知识，无法适应“当下”学习。评测中，十个前沿模型表现不佳，揭示其真实场景应用缺陷。
谷歌AlphaFold得了诺奖，但DeepMind根本没引用前人论文？
AlphaFold获诺奖引发争议。2016年Vladimir Golkov博士在NeurIPS提出的研究或为其「原型」，导师Daniel Cremers质问DeepMind为何不引用。此外，AI界大佬指出早有相关研究，AlphaFold并非孤立贡献。
PAS刊发西工大张伟伟教授智能流体力学重磅综述论文
西工大张伟伟教授团队受主编邀请，系统调研人工智能与流体力学交叉领域进展。通过科学计量学方法，展示发展脉络、现状与前沿方向，分析研究格局、梳理团队，为该领域提供全景图。
ACL 2025 | 大语言模型正在偷改你的代码？
本文聚焦大语言模型在代码推荐中的「供应商偏见」，通过分析7个主流大模型在30个场景的59万次响应，发现模型会偏好特定供应商，甚至擅自修改代码，还探讨了风险、局限并给出展望。