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ACL 2025前瞻:大模型深层“惯性”与效率重塑,AI安全与全球版图的交织
ACL 2025揭示了大模型发展中的两股核心力量:一方面是效率与长上下文能力的极致追求,以DeepSeek的硬件对齐稀疏注意力为代表;另一方面则是深层模型“抗对齐”特性的理论突破,北大团队的研究揭示了其内置“弹性”对齐难度,对AI安全与治理提出了严峻挑战。本届大会同时见证了中国科研力量的显著崛起,预示着全球AI研发格局的加速重塑。
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