ACL 2025前沿技术深度解读：北京论文分享会日程全览

AI资讯
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ACL 2025 论文分享会日程发布，汇聚顶尖学者探讨NLP与大模型前沿趋势、复杂推理及上下文工程，助你把握AI脉搏。

原文标题：明天，围观学习ACL2025论文分享会，最后报名了

原文作者：机器之心

冷月清谈：

在AI技术飞速发展的背景下，自然语言处理（NLP）领域的顶级会议ACL 2025即将召开，为国内AI从业者提供了重要的前沿交流机会。此次论文分享会将于北京时间7月19日在北京中关村皇冠假日酒店举行，涵盖了Keynote演讲、论文分享、圆桌对话、Poster交流及企业展位等多个环节，旨在帮助参会者及时捕捉AI领域最新研究动态。

分享会邀请了两位重量级Keynote嘉宾。上午，哈尔滨工业大学车万翔教授将带来《ACL 2025 趋势及展望》，深入分析ACL近年来发展趋势，梳理NLP领域研究热潮，并结合2025年大会议程，展望未来研究重点与演化方向。下午，上海交通大学刘鹏飞副教授将分享《大模型强化学习与复杂推理》，探讨生成式AI从“知识工程”向“认知工程”的范式转变，重点聚焦大模型复杂推理能力的突破与应用，涉及测试时扩展技术、RL Scaling及长思维链训练。

此外，分享会还设有一场题为“爆火的「上下文工程」，价值几何？”的圆桌讨论，邀请了阿里巴巴、上海交通大学和腾讯的多位专家学者共同探讨。对于无法亲临现场的AI爱好者，本次分享会也将同步在机器之心视频号和黄大年茶思屋科技网站进行线上直播。报名截止日期为7月18日晚24:00。

怜星夜思：

1、文章里提到AI技术更新速度快得让人“几乎来不及适应”，对于我们普通开发者或者非学术界人士来说，有没有什么比较实用、高效的方法，能让我们在不被海量信息淹没的情况下，还能有效地跟上AI发展的节奏，避免“掉队”？
2、文章里提到圆桌讨论的主题是“爆火的「上下文工程」，价值几何？”，大家觉得为什么“上下文工程”这个概念会爆火？除了文章中可能涉及的技术实现，它在实际应用中，能给大模型带来哪些“意想不到”的价值或可能性？
3、文章中两位Keynote嘉宾分别探讨了ACL趋势与大模型强化学习、复杂推理。除了这些，大家觉得在未来一年内，特别是到ACL 2025之后，NLP领域还有哪些方向最有可能出现新的研究热点或突破？比如是多模态融合更进一步，还是通用AI Agent会有质的飞跃？

原文内容

2025 年，AI 领域依旧是让人兴奋的一年。在这一年中，各大科技公司、机构发布了数不胜数的研究。


从年初的 DeepSeek，到最近的视频生成模型 Veo 3，我们见证了 AI 一轮又一轮的轰炸，AI 给我们带来了意想不到的惊喜。


而更令人震撼的是，这样的惊喜几乎每隔几周、甚至几天就会出现一次。


模型刚刚上线还没用熟，下一个技术范式就已经在 arXiv 或 GitHub 上悄然登场。技术更新的节奏，快得让人几乎来不及适应。


在这样一个跟不上就会掉队的时代，越来越多开发者、研究员、AI 从业者开始主动蹲顶会、刷论文、看分享，只为第一时间捕捉前沿研究。


作为 NLP 领域最具影响力的会议之一，ACL 每年都吸引了广大学者参与。今年 ACL 总投稿数高达 8000 多篇，创历史之最。今年 ACL 2025 将于 7 月 27 日 - 8 月 1 日在奥地利维也纳开幕。


作为一场为国内 AI 人才打造的盛会，本次论文分享会设置了 Keynote、论文分享、圆桌对话、Poster 交流及企业展位交流等丰富环节。今天，论文分享会的全日程、Keynote 分享嘉宾、演讲主题及圆桌嘉宾正式公布，感兴趣的读者可以继续扫描文中二维码报名，截止时间到 7 月 18 日晚上 24:00。


  • 活动时间：北京时间 7 月 19 日 09:00-17:30

  • 活动地址：北京中关村皇冠假日酒店 3F



Keynote 嘉宾及演讲主题


【上午 Keynote】车万翔  ACL 2025 趋势及展望



分享人介绍：车万翔，哈尔滨工业大学计算学部长聘教授 / 博士生导师，人工智能研究院副院长，斯坦福大学访问学者。主要研究领域为自然语言处理、大语言模型。现任中国中文信息学会理事、计算语言学专业委员会副主任兼秘书长；国际计算语言学学会亚太分会（AACL）执委兼秘书长；国际顶级会议 ACL 2025 程序委员会共同主席。


分享摘要：本报告聚焦 ACL（国际计算语言学大会）近年来的发展趋势，以及 2025 年会议的基本情况。重点梳理近年来自然语言处理领域的研究热潮，此外还将结合 2025 年 ACL 大会的议程，分析当前研究的重点与演化方向，全面呈现 ACL 在学术研究与实际应用中的最新成果与未来动向，为相关从业人员提供有价值的参考。


【下午 Keynote】刘鹏飞  大模型强化学习与复杂推理



分享人介绍：刘鹏飞，上海交通大学副教授、创智学院导师、清源研究院院长助理，国家海外优青。专注于自然语言的预训、复杂推理等研究方向；谷歌学术引用 2 万余次。提示工程、 认知工程概念最早提出者。曾获得首届蚂蚁 InTech 科技奖等。代表作 o1 journey，LIMA, LIMO 等。


分享摘要：本报告探讨生成式 AI 从 "知识工程" 向 "认知工程" 的范式转变，聚焦大模型复杂推理能力的突破与应用。将系统阐述测试时扩展技术、 RL Scaling 以及长思维链训练对推理深度的影响，并展示如何将这些技术应用于构建具备深度思考能力的智能体，解决从数学证明到多工具环境中的复杂任务。


圆桌讨论嘉宾


这场分享会中，我们特别设置了一场【爆火的「上下文工程」，价值几何？】主题圆桌，邀请了三位专家学者现场探讨。

主持人：张群英 ICT 产业观察家，黄大年茶思屋科技网站总编


对话嘉宾：


程鹏宇，阿里巴巴夸克基座大模型强化学习方向 Lead，原 Kimi 月之暗面 RL & Agent 团队成员，腾讯 AI 实验室及混元大模型团队高级研究员，腾讯技术大咖。于杜克大学电子计算机工程系和清华大学数学系分别获得博士和学士学位。现任 ACL 2025 程序委员会领域主席，多次担任 ICML/ICLR/NeurIPS 等顶级会议审稿人。



刘鹏飞，上海交通大学副教授、创智学院导师、清源研究院院长助理，国家海外优青。专注于自然语言的预训、复杂推理等研究方向；谷歌学术引用 2 万余次。提示工程、 认知工程概念最早提出者。曾获得首届蚂蚁 InTech 科技奖等。代表作 o1 journey，LIMA, LIMO 等。



王琰，腾讯 AI Lab 专家研究员、模型架构探索负责人。曾任职于米哈游以及腾讯游戏AI平台部。曾获 ACL 2021 杰出论文奖，IEEE Trans on Games 2025 最佳论文提名。做出过 Temp-Lora、Block-Attention、HPD（哈利波特角色扮演对话）、Contrastive Search、Copy is All You Need 等一系列业界知名工作。他开发了游戏解说及角色对话系统并在王者荣耀和三角洲行动等游戏中大规模应用。


Poster


在本次论文分享会中，将会有一批论文作者进行论文分享与 Poster 展示，感兴趣的读者可以通过下图了解具体信息：



此次论文分享会也将在机器之心视频号以及黄大年茶思屋科技网站两个平台进行直播，欢迎大家关注、预约。




合作伙伴介绍


黄大年茶思屋科技网站


黄大年茶思屋科技网站是致力于推动科学与技术交流的开放平台。我们汇聚全球科学家、研究人员和技术专家，共同探讨最前沿的学术话题，分享最新的科研成果，激发创新思维的火花。在这里，您可以看到学术热点、精选论文、学术峰会、技术难题、专利、开源和科技赛事等内容。茶思屋科技网站，汇聚全球科研智慧，推动科技创新，让科技百花园更加繁荣。


网址：https://www.chaspark.com


联系我们


机器之心联合多个合作伙伴，成功举办云帆・ICLR 2025 AI Talent Meetup、CVPR 2025 论文分享会、NeurIPS 2024 论文分享会、ACL 2024 AI Talent 晚宴等多场活动，助力合作伙伴吸纳人才，提升品牌影响力。


如您 / 您所在的企业对参与「」感兴趣，欢迎参与合作及共建，具体合作方式欢迎联系：


  • 陈女士

  • 182 0621 8056

  • chenyinyi@jiqizhixin.com



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嘿，要我说，到ACL 2025之后，最有可能出现的新热点，说不定是“AI心理医生”或者“AI情绪感知大师”！

你想啊，现在大模型已经能写诗作文、写代码了，接下来是不是该攻克人类最复杂的情绪和心理了？如果AI能精准识别你的表情、语气、甚至心跳，然后给出最恰当的安慰或者建议，那这可比什么推理、多模态融合更让人兴奋啊！

当然，严肃点说，多模态肯定还会继续深入，比如能真正理解视频内容并生成对应行为的AI。还有就是通用AI Agent，我觉得会从现在这种“有点傻”的Agent，进化到能像个真正的“智能生物”一样，有学习、有记忆、有决策、能行动，甚至能自己生成新的“目标”并去实现了。那才叫真正的质的飞跃呢！到时候，我们的生活可能就真会发生翻天覆地的变化了。

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哈哈，上下文工程爆火，我觉得就是因为它让大模型终于“活过来”了，不再是那个说完就忘的“金鱼脑”！

意想不到的价值嘛，我觉得有几点：

1. AI成为真正意义上的“助手”：以前你让AI写个报告，它写完就完了，你再问它关联问题，它就懵了。现在有了上下文，它能记住你的需求和之前的交互，真正成为你长期工作的伙伴，比如一个程序员能全程参与项目开发，并记住所有的代码逻辑和需求迭代。
2. 人机交互更自然：我们和人聊天，不会每次都从头介绍背景。好的上下文工程让AI的交互更像人，减少了重复信息输入，提高了效率和体验感，这对于客服、教育、医疗等领域简直是福音。
3. 诞生新的AI应用范式：以前无法实现的比如“自动驾驶决策链条优化”这种需要长程记忆和复杂推理的应用，现在可能有了实现的可能。你甚至可以想象一个AI“伴侣”，因为它能记住你所有的喜怒哀乐和过往，这在情感上也是一种突破。

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这个问题问到心坎里了！我个人觉得，纯靠刷论文+蹲顶会确实很累，而且效率不高。更有效的方法可能是：

1. 确定兴趣点：不要什么都追，选定一两个自己感兴趣或者工作中能用到的细分领域，比如多模态、Agent、小模型优化等，深入学习。
2. 关注核心团队：追踪对应领域内几个顶尖实验室（如清华、北大、DeepMind、OpenAI、Meta AI等）的发布，通常他们的工作代表了最前沿。
3. 多动手实践：再牛的理论也得落地。找一些开源项目、参与竞赛，甚至自己搭建Demo玩玩，用代码和数据去理解概念。
4. 利用好社区：Reddit的r/MachineLearning、GitHub的Trending Repo、国内的知乎、B站等，很多大佬都会分享高质量的解读和实践经验。多参与讨论，比自己闭门造车强多了。

实践出真知， theory without practice is blind.

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基于目前的发展趋势，我认为到ACL 2025之后，以下几个方向可能成为新的研究热点和突破口：

1. 多模态大模型的通用化与效率优化：目前多模态模型已取得显著进展，但如何实现真正的跨模态通用智能，以及在保证性能的同时，降低其训练和推理的算力消耗，将是重要方向。
2. 可信AI与对齐（Alignment）：随着大模型应用越来越广，其"幻觉"、偏见和安全问题日益突出。如何提升模型的可解释性、鲁棒性、公平性，并将其价值观与人类对齐，将从工程与理论层面都面临巨大挑战。
3. 具身智能与通用AI Agent：将大模型与机器人等物理实体结合，使其能在真实世界中感知、决策和行动，构建具备规划、记忆、工具使用能力的通用智能Agent，有望实现从虚拟世界到物理世界的质变。
4. 模型小型化与个性化定制：针对特定任务、特定数据和特定用户群体，如何训练出更小、更专业、更高效的模型，以便在边缘设备和资源受限环境下部署，会是大模型落地的重要方向。

当然，量子计算与AI的结合、神经符号AI等更前沿的方向，也可能在未来带来惊喜。

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嗯，除了文章提到了大模型强化学习和复杂推理，我感觉几个方向未来一年肯定会冲出来：

1. 通用AI Agent的落地应用：现在很多Agent还停留在Demo阶段，我觉得未来一年会看到很多Agent在特定场景下，比如自动化办公室流程、智能客服、甚至简单的机器人操作上实现真正的商业落地和大规模应用。这需要Agent能更可靠地调用工具、理解长序列任务。
2. 模型的“绿色化”和“小尺寸化”：现在大模型太“重”了，训练成本高，部署也难。我相信工程师们会想办法把模型变小、变高效，让它能在手机、电脑甚至物联网设备上跑起来，这样AI才能真正普惠。
3. 情感计算与社会智能：AI不光要聪明，还得“懂人情世故”。让AI能更好地理解和表达情感，甚至能适应人类的社会规范，这会是下一个挑战，也是让AI更具“人味”的关键。

总之，AI的趋势是越来越"聪明"，越来越"能干"，而且越来越"自然"。

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这个问题太真实了！每天看新闻都觉得自己要被AI淘汰了。

我有点不一样的看法：我们作为普通开发者或非学术界人士，不一定非得“跟上”所有最前沿的科研热点。因为很多研究成果真正落地到产品，还需要漫长的时间。

更关键的是：

1. 理解底层原理：花时间把大模型的Transformer、attention机制、微调技术等基本原理搞懂，这些是万变不离其宗的。
2. 关注应用案例：多看AI如何解决实际问题，尤其是在自己行业里的应用。这比追溯最新的发论文更有意义。
3. 培养解决问题的能力：AI只是工具，我们的核心竞争力最终还是解决问题的能力。学会如何利用AI去解决问题，比纠结最新算法的名字更重要。

不是所有人都要成为爱因斯坦，成为一个能用工具的“匠人”也挺好。

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我觉得“上下文工程”之所以爆火，核心在于它直击了现有大模型在实际应用中的一个痛点：短期记忆和连贯性不足。过去的大模型像个“即时问答机”，每一次对话都是全新的开始，缺乏记忆和累积。而“上下文工程”的出现，让大模型真正拥有了“记忆”，能理解多轮对话的语境，甚至能进行更复杂的推理和规划。

其“意想不到”的价值可能在于：

1. 超级定制化体验：有了深度的上下文理解，AI可以为每个用户提供极度个性化的服务，比如一个能记住你所有喜好、习惯的私人助理，不再是每次都问“您有什么需求？”
2. 更复杂的Agent行为：AI Agent不再是单一工具的调用，而是能像一个真正的人一样，在复杂环境中进行多步骤、长周期的思考和操作，例如自动完成电商购物、旅行规划等。
3. 知识沉淀与再利用：企业可以将与AI的交互历史作为一种可复用的“知识资产”，在未来的交互中直接利用，提升效率。

它让大模型从“单次对话机器人”升级为“智能伙伴”，这是质的飞跃。

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哈哈，说到不掉队，我有个“独门秘籍”——就是充分利用AI工具本身来学习AI！

1. 让AI帮你读论文：很多AI工具可以帮你总结论文，甚至帮你提炼关键创新点。这样你可以快速筛选，只深入阅读那些真正有兴趣的。
2. AI帮你整理趋势：订阅一些AI周报或者利用AI做信息汇总和趋势分析，比如让ChatGPT帮你分析近一个月的AI热点。
3. 多与同行交流：加入一些高质量的AI社群，无论是线上的还是线下的。很多时候，别人的一句话就能点醒你，或者给你新的思路。社群里通常也有人会分享“懒人包”式的总结和分析，能省不少事儿。

毕竟，学习AI的目的就是为了更好地利用AI嘛！

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说白了，上下文工程就是让大模型能“听懂人话”！以前那些模型，你稍微说长点，或者前面铺垫一下，它就跑偏了。现在能记住上下文了，就好比你跟大模型聊天，它终于能接住你的梗，不再是“鸡同鸭讲”了。

“意想不到”的价值？

我觉得最大的价值就是：它让大模型从“搜索引擎增强版”变成了“高智商聊天伴侣”。

你想啊，以前你问个问题，它给你一个答案，就结束了。现在有了上下文，你可以跟它围绕一个复杂问题反复深入探讨，甚至展开长达数小时的“头脑风暴”！这可不是简单地提供信息，而是真正的“智能协作”。

比如，一个写小说的AI，它能记住你前面所有的伏笔和人物设定，而不是写到一半就“失忆”；一个法律咨询AI，能记住你复杂的案情细节，而不是每次咨询都得重新交代一遍。这种体验的提升是巨大的，直接把AI的能力从“点”扩展到了“线”甚至“面”。