近日，第63届国际计算语言学年会ACL 2025论文接收结果揭晓，云知声凭借强大的技术实力，共有4篇论文成功入选，涵盖大语言模型知识溯源、图文音多模态大模型、大语言模型可解释性等前沿领域，为行业研究带来全新思路，充分彰显其在AI领域的技术创新与产学研深度融合成果。
ACL作为自然语言处理领域最具影响力的国际会议之一，竞争异常激烈，今年总投稿数高达8000多篇。云知声能够在如此激烈的竞争中脱颖而出，4篇论文被接收，无疑是对其技术实力的有力证明。
在技术创新方面，云知声始终走在行业前沿。此次入选的论文中，《TROVE: A Challenge for Fine-Grained Text Provenance via Source Sentence Tracing and Relationship Classification》针对大语言模型在内容可靠性方面的担忧，推出文本溯源任务（TROVE），为医疗、法律等领域的内容溯源提供了新方法；《Cracking Factual Knowledge: A Comprehensive Analysis of Degenerate Knowledge Neurons in Large Language Models》深入探索简并知识神经元（DKNs），为理解大型语言模型中的事实性知识机制提供了新视角；《Investigating and Enhancing Vision-Audio Capability in Omni Modal Large Language Models》针对全模态大语言模型在整合视觉和音频方面的难题，提出自知识蒸馏（Self-KD）训练方法，有效提升模型视觉－音频能力；《Transparentize the Internal and External Knowledge Utilization in LLMs with Trustworthy Citation》提出“基于上下文－先验的引用生成”任务，开发RAEL框架和INTRALIGN方法，有效提升模型引用质量和回答可信度。
云知声自2012年成立以来，始终深耕自然语言处理领域，成果丰硕。2017年Transformer及2018年BERT等深度学习模型的发布，推动AI自然语言处理取得重大突破。云知声凭借交互式AI研发实力，迅速推出首个基于BERT的大语言模型UniCore，为AI解决方案落地奠定基础。2023年，在自建Atlas智算平台和海量数据支持下，推出千亿参数的山海大模型，具备十大核心能力，并不断突破多模态技术，拓展前沿功能。
在技术攻坚过程中，云知声收获多项自然语言处理相关专利，为多场景应用提供支撑。在学术研究与行业认可方面，云知声持续输出优质成果，多次在国际顶会发表学术著作并获奖。此次四篇论文入选ACL 2025，是对其技术创新实力的有力印证，也进一步夯实了其AGI技术底座。
云知声始终坚持技术创新与产学研深度融合，在学术研究与行业认可方面持续输出优质成果。此次四篇论文入选ACL 2025，不仅是对云知声技术实力的认可，更将进一步夯实其AGI技术底座。未来，云知声将继续秉持开拓精神，深耕人工智能技术，不断探索和拓展大模型的应用边界，为全球科技进步贡献更多中国智慧和创新力量。
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