ACL 是自然语言处理（NLP）领域影响力最大的顶级国际会议，由国际计算语言学协会每年举办一次，也是中国计算机学会（CCF）推荐的A类会议。今年在奥地利维也纳举办的是第63届ACL大会（7月27日-8月1日）。
这届大会创下了几个引人关注的记录：
投稿量激增：总投稿数达到了史无前例的8000多篇（去年是4407篇），这些稿件分为主会论文和Findings两部分。
录用率：主会论文的接收率为 20.3%，Findings 的接收率为 16.7%。
有意思的是作者分布：
在所有论文的第一作者中， 超过半数（51.3%）来自中国，这个比例相比去年（30.6%）有显著提升。
美国作者的数量排在第二位，但占比为14.0%。
获奖方面， 今年的奖项非常丰富：
大会共评选出4篇最佳论文、2篇最佳社会影响力论文、3篇最佳资源论文、3篇最佳主题论文、26篇杰出论文。
其他还有2篇TACL最佳论文、1篇最佳Demo论文以及47篇SAC Highlights。
在荣获本届ACL最佳论文的4个团队中：『DeepSeek』团队（梁文锋参与撰写）和北京大学杨耀东团队各摘得一篇。另外两篇则分别归属CISPA 亥姆霍兹信息安全中心 & TCS Research & 微软团队以及『斯坦福大学』 & Cornell Tech团队。
北京大学杨耀东团队的论文题为：Language Models Resist Alignment: Evidence From Data Compression。该研究从理论与实验层面系统性揭示了『大语言模型』在对齐过程中的抵抗与回弹机制。
论文的第一作者均为杨耀东课题组成员，包括：吉嘉铭，王恺乐，邱天异，陈博远，周嘉懿。论文的通讯作者为杨耀东博士，现任北京大学人工智能研究院研究员、智源学者（大模型安全负责人）、北大 - 灵初智能联合实验室首席科学家。
另一篇北大和『DeepSeek』合作的论文题为：Native Sparse Attention: Hardware-Aligned and Natively Trainable Sparse Attention，该研究提出了一种名为NSA（Native Sparse Attention）的全新注意力机制，从根本上解决了『大语言模型』在处理长文本时面临的算力瓶颈与性能权衡的不可能三角，实现了模型性能与计算效率的双重飞跃。
