InfLLM-V2通过引入零额外参数的可训练稀疏注意力机制，显著提高了大模型处理长文本的效率和性能，同时将训练成本大幅降低，预示着高效AI应用的新范式。这一技术突破将加速企业级AI的普及，赋能边缘智能，并推动未来AI模型向“智能效率”和模块化方向演进，使其更具经济性和普惠性。

DeepSeek-V3.2-Exp凭借创新的稀疏注意力机制，在大幅提升大模型推理效率的同时，实现了API成本减半，开启了AI普及的新阶段。这一进展与国产AI芯片的深度协同，不仅重塑了产业生态的商业版图，更预示着AI技术将以更高效、更普惠的方式赋能未来应用，尽管初期需权衡部分能力。

DeepSeek V3.2-Exp模型凭借突破性的DeepSeek稀疏注意力（DSA）机制，成功解决了大模型长上下文处理的高成本难题，在不牺牲性能的前提下大幅提升效率并降低API价格超过50%。这不仅加速了AI应用的普惠化进程，更预示着未来AI发展将从纯粹的模型规模竞赛转向对极致效率和成本效益的深度优化，从而重塑产业生态并推动更高级智能体的实现。

DeepSeek开源了具备创新稀疏注意力机制（DSA）的DeepSeek-V3.2-Exp模型，旨在大幅提升大模型在长上下文场景下的训练与推理效率，同时维持模型性能。这一技术进步有望显著降低API使用成本，加速AI应用商业化，并推动下一代高效、开放的AI架构发展，为AI的普惠化和新应用模式奠定基础。

ACL 2025会议展示了中国大陆研究者在AI顶会中的影响力显著提升。其中，原生稀疏注意力（NSA）机制预示着大模型效率的革命性突破，而模型对齐“弹性”的发现则揭示了AI治理的深层挑战和开源模型面临的潜在安全风险。这些进展共同指向了一个技术边界不断拓宽，但同时需要更严谨伦理考量与治理策略的智能未来。

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。