选择国际顶级会议ACL 2025年，柔宗Yunji Datacanvas双

最近，计算语言协会（ACL）的63届年度会议宣布了ACL 2025纸收藏的结果。通过削减技术创新，已成功选择了Jiuzhang Yunji Datacanvas的两篇论文。其中，Jiuzhang Yunji研究团队的研究结果“语言模型可以用作术语吗？”被接受为ACL发现的论文。该论文“ Yulan-Mini：推动开放数据语言模型的局限性”由人民人大学的AI Box Research Team和Jiuzhang Yunji共同完成。这两个成就分别在关键领域中产生了从实践到推理的完整链接变化，例如该模型中出色训练的新范式以及对语言模型的类似认识的问题，这为行业研究提供了新的思想和技术途径。 63届ACL年度会议将于7月27日在奥地利维也纳取得两项成就到2025年8月1日。ACL是自然语言处理领域（NLP）领域的主要学术会议之一。根据中国计算机协会（CCF）评级，ACL被列为A类会议（最高级别）。 ACL论文通常代表切割现场研究的结果。这些论文将不得不通过许多“双盲评论”放映和现场椅子，并且最终接收率在多年内不到25％。 “从最佳”选择机制中选择“最好的”选择机制可确保伴侣论文的变化和技术成功，使其成为衡量学术成就的变化和实用性的黄金场。根据统计数据，今年的ACL论文总数高达8,000多个，这是去年的两倍。这被称为年，对ACL论文的竞争最激烈。目前，选择了Jiuzhang Yunji Datacanvas的两篇论文以供ACL 2025，这证实了Jiuzhang Yunji Datacanvas'AI研究领域的全球领导力和Sol Time创新能力。近年来，ACL会议逐渐从“纯学术会议”转变为结合了学术和工业工业的平台。柔伊Yunji Datacanvas Company选择的两篇论文也反映了生产，教育，研究和应用的深度整合的特征。在MBY的道路中，调查结果的研究角色包括Jiuzhang Yunji在大工业模型中积累的实际经验，而ACL 2025主要地区鼓励的作用Yulan-Mini是由Jiuzhang Yunji和大学编写的。作为领先的人工智能基础设施企业，Jiuzhang Yunji正在通过工业，学者，研究和应用创新思想合作模型建立一个新的工业融合生态系统，并加入合作伙伴，以促进AI技术，以增强数千个行业的能力。一个技术突破性的Alogy提供了一个推理机器的问题，它针对推理任务的大语言模型（LLM）的技术瓶颈。 Jiuzhang Yunji Datacanvas正在积极探索并提出创新的解决方案。研究的结果“语言模型可以用作分析酰亚称符号？”被接受为ACL 2025发现的论文，该论文通过机械推理能力为破坏提供了重要的理论支持。在这项研究中，Jiuzhang Yunji Datacanvas表示，即使在思考技术的帮助下，当前最吸引的语言模型仍然很难有效地解决类似推理的工作。基于此，Jiuzhang Yunji Datacanvas在认知心理学领域创新了SMT结构（SMT）理论的理论，并提出了多阶段的渐进式类似推理A3E框架（自动注释专家）。实验验证表明balangkathis enabLES与大语模型的类比的准确性首次达到人类专家的水平，这为破坏机器认知瓶颈提供了一条测量的技术途径。 Frontier的突破促进了大语模型的开源。 ACL 2025的主要区域中包含的论文“ Yulan-Mini：推动开放数据语言模型的限制”在大型语言模型（LLMS）的训练过程中探讨了主要的瓶颈和设计困难，并首先培训了完全开放的资源高表现高性能的基本基础模型Yulan Mini。作为2.4b的小参数的模型，该模型仅在1.08T令牌中进行了预训练，显示出出色的训练效率，实现了可比性的商业小型模型的性能，并为在资源供电的场景中扩展该模型提供了新的范式。 Yulan-Mini模型在三个方面取得了创新的突破：训练稳定性，数据过程的优化和全尺寸的资源技能。它不仅为开放的社区资源提供了可行的技术途径来进行大规模的模型研究，而且还为开发大语的开发做出了重要的贡献。在训练稳定性方面，Jiuzhang Yunji Datacanvas将问题与变压器建筑训练相结合，确定了隐藏状态爆炸和RMSNOMS表达等主要因素，并建议创新的解决方案以实现有效的标签。在数据优化方面，团队已经建立了一个很好的数据处理过程，诸如数据综合，数据和数据筛选课程之类的机制的创新整合。实验结果表明，Yulan-Mini在同一参数的比例模型上表现良好，并且其性能与经过更多数据训练的行业训练模型相当。这两篇论文均选择用于ACL 2025，这不仅显示了切割柔和的强度G Yunji Datacanvas在AI研究领域，它还证实了该公司行业 - 大学 - 大学 - 探索模型的有效性，并为开发自然语言处理领域提供了贡献的解决方案。在通用人工智能的开发窗口的关键时期，柔宗Yunji Datacanvas将继续关注人工智能领域的关键技术问题，继续研究和产生创新的崩溃，并为数字变革注入创新的动量 - 具有AI技术的许多行业。