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AI热潮之下，今年的ACL备受关注。
文| Juny 编辑| VickyXiao
就在今天下午，自然语言处理领域的顶级学术会议、有NLP界奥斯卡之称的ACL 2023 在加拿大多伦多揭晓了三篇”年度最佳“学术论文，其中有两篇都有华人研究者的身影。
今年，除了最重磅的年度最佳论文由过去的一篇增至了三篇之外，ACL也大幅度增加了优秀论文的奖项设置和获奖比例，颁发了四大单项奖、39篇杰出论文和12大细分领域的最佳论文等奖项。ACL组委会表示，今年获奖论文达到了总提交论文数的1.5-2.5%。
作为对比，去年ACL所有获奖论文加总仅有12篇，获奖数量还不到今年五分之一，由此可见今年的ACL有多热闹！很多人甚至形容今年的ACL就像是AI圈的“火人节”，来自世界各地的AI研究者们都激情四溢，从7月9日开始，在加拿大多伦多进行着一场为期5天的AI狂欢派对。
值得注意的是，不仅是最佳论文，在此次的所有获奖论文中，有华人学者参与和由华人团队领导的研究几乎占据了半壁江山。｜华人研究者成为ACL的“中流砥柱”在39个杰出论文中，全部都由华人研究者组成的研究团队达到了六个，有华人参与的杰出论文占一半以上。这些研究者所来自的中国机构既有清华大学、复旦大学、南京理工大学等高校，也有华为、腾讯等大型企业。
在细分领域的主席奖中，来自清华大学和武汉大学的华人团队摘得了“情感分析、文体分析和论点挖掘”领域的最佳论文，来自中科大、北京交通大学、微软亚洲研究院的华人团队摘得了“自然语言处理应用”领域的最佳论文。除了这两个领域之外，其他4个的领域中也有华人研究者的身影。在最佳演示论文奖中，由中科大、清华大学、智谱AI、财智科技的研究者组成的团队斩获了唯一一篇最佳论文奖项。最佳学生研究奖项中，来自中国的学术团队也位列其中。而在四个特别单项奖中，有华人研究者身影的奖项达到了三个。
总体来看，无论是作为参与者还是研究领导者，华人研究者这次在ACL的存在感都特别强。｜3篇年度最佳论文，分别都在研究什么？本次获奖的三篇年度最佳论文包括：- Do Androids Laugh at Electric Sheep? Humor “Understanding” Benchmarks from The New Yorker Caption Contest
图片截自于论文正文例如，最好的多模态模型在匹配任务上的性能比人类低30个准确性点，即使提供了真实的视觉场景描述，人类编写的解释也在大于2/3的情况下优于机器编写的。但同时团队也指出，这个研究结果是在比较少的GPT-4模型下所得出的。虽然这篇论文的作者分属于不同机构，但总体来看这也是一篇由OpenAI强参与的研究，论文作者中 Jeff Da, Rowan Zellers 和 Yejin Choi 都在 OpenAI 工作。- What the DAAM: Interpreting Stable Diffusion Using Cross Attention
图片截自于论文正文最后，他们使用DAAM研究了几种语义现象，重点是特征纠缠，其中，他们发现共同词素降低了生成质量，而描述性形容词关注得过于广泛。研究团队表示，他们的研究是首次从视觉语言角度来解释大型扩散模型，这可能为未来的研究开辟了新的道路。该研究主要由全美最大有线电视、第二大互联网服务提供商Comcast集团的AI研究团队领导，在该研究团队中，有一半以上的作者都是华人。- From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks: Tracking the Trails of Political Biases Leading to Unfair NLP Models
Geoffrey Hinton在ACL开幕上发表演讲，图片来自推特或许是受AI浪潮的影响，今年的大会氛围尤其热烈。全球各地的AI研究者们前来“朝圣”和分享、交流，谷歌、微软、亚马逊、IBM等大型科技企业也都在ACL上设置了展位，跟研究者们进行面对面交流。知名的专家和研究者将进行一系列的主题演讲，各国年轻的学者们也将对最新研究成果进行分享和研讨，参会者能够深入地参与特定主题。此外，ACL还设置了企业展示和招聘环节连接学术界和工业界，促进AI技术的落地转化。END
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