ACL 2025：半数作者来自中国，DeepSeek 与北大杨耀东团队获最佳论文
2025年7月27日至8月1日，第63届 ACL（计算语言学年会）在奥地利维也纳举行。今年大会总投稿量突破8000篇，创历史新高，最终主会论文接收率为20.3%，Findings 接收率为16.7%。根据大会官方数据，中国作者首次在第一作者占比中过半，达到51.3%，远超第二名美国（14.0%）。
本届 ACL 共评选出4篇最佳论文。DeepSeek 与北大杨耀东团队各摘得一项，另两项授予 CISPA&TCS Research&微软团队，以及斯坦福大学与 Cornell Tech 合作团队。
其中《Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention》由DeepSeek 团队与北京大学、华盛顿大学合作，梁文锋亲自挂名，论文提出稀疏注意力机制 NSA（Native Sparse Attention），显著提升长上下文训练与推理效率。该模型通过引入多路径注意力与硬件对齐优化，在保持精度的同时实现推理加速，验证了其在 A100 GPU 上的实际性能优越性。
北大杨耀东团队则在论文《Language Models Resist Alignment: Evidence From Data Compression》中首次系统性提出“大模型抗拒对齐”机制，指出模型在微调阶段可能因预训练结构惯性发生“弹回”，挑战了现有对齐方法的有效性。论文由杨耀东团队主导，强调大模型安全与治理的深层风险，被大会主席评价为“为安全对齐问题提供坚实理论基础”。（袁宁）
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