近日，九章云極DataCanvas公司科研團(tuán)隊(duì)的研究成果《Can Language Models Serve as Analogy Annotators?》被國際計(jì)算語言學(xué)頂會ACL錄用為Findings論文。ACL是自然語言處理領(lǐng)域最具影響力的國際學(xué)術(shù)會議之一，其錄用成果代表該領(lǐng)域的前沿研究方向與技術(shù)突破。此次研究首次系統(tǒng)揭示了大語言模型(LLMs)在類比推理任務(wù)中的關(guān)鍵局限性，并提出創(chuàng)新解決方案，為突破機(jī)器類比推理能力提供了重要理論支持。

頂會認(rèn)證 ：AI領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究崛起DataCanvas力量

ACL成立于1962年，是自然語言處理(NLP)領(lǐng)域歷史最悠久、影響力最大的國際學(xué)術(shù)會議之一，被中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(CCF)推薦為A類會議。ACL每年收錄的論文代表全球NLP領(lǐng)域最前沿的研究方向和技術(shù)突破，其嚴(yán)格的同行評審機(jī)制和極低的論文錄取率，使其成為衡量學(xué)術(shù)成果創(chuàng)新性與實(shí)用性的權(quán)威標(biāo)尺。此前，ACL曾公布2025年總投稿數(shù)，高達(dá)8000多篇，創(chuàng)歷史之最。

此次，九章云極DataCanvas公司論文入選ACL 2025，凸顯了中國科研力量在AI領(lǐng)域的強(qiáng)大實(shí)力。前不久，九章云極DataCanvas公司科研團(tuán)隊(duì)的兩項(xiàng)原創(chuàng)成果《A Solvable Attention for Neural Scaling Laws》與《DyCAST: Learning Dynamic Causal Structure from Time Series》還入選了人工智能三大頂級會議之一的ICLR。九章云極DataCanvas公司收獲的頂會學(xué)術(shù)認(rèn)證還可以再向前追溯，2022年，ICLR錄用論文《Implicit Bias of Adversarial Training for Deep Neural Networks》;2023年，NeurlPS錄用論文《Implicit Bias of(Stochastic) Gradient Descent for Rank-1 Linear Neural Network》;2024年，AAAI錄用論文《Effects of Momentum in lmplicit Bias of Gradient Flow folDiagonalLinear Networks》。

技術(shù)影響 ：推動AI從數(shù)據(jù)擬合邁向邏輯抽象

盡管大語言模型在文本生成、問答等任務(wù)中表現(xiàn)卓越，但其在類比推理中的能力長期未被充分驗(yàn)證。為攻克這一難題，九章云極DataCanvas公司研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)新性地提出多階段漸進(jìn)式類比推理框架A3E，通過分層引導(dǎo)模型拆解類比任務(wù)、融合上下文語義與邏輯約束，顯著提升語言模型對類比關(guān)系的理解能力。實(shí)驗(yàn)表明，A3E框架首次使大語言模型的類比標(biāo)注質(zhì)量達(dá)到人類專家水平，為解決機(jī)器類比推理中的認(rèn)知瓶頸提供了可擴(kuò)展的技術(shù)路徑。

這項(xiàng)研究的技術(shù)突破性在于，它不僅揭示了語言模型在類比任務(wù)中的固有缺陷，更通過方法論創(chuàng)新驗(yàn)證了機(jī)器實(shí)現(xiàn)高階推理的可行性。A3E框架的通用性設(shè)計(jì)可擴(kuò)展至科學(xué)發(fā)現(xiàn)、教育智能、商業(yè)決策等場景，例如：通過自動化類比挖掘輔助跨學(xué)科研究，或基于邏輯關(guān)聯(lián)生成教育評估內(nèi)容。也就是說，這一進(jìn)展標(biāo)志著語言模型從“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的淺層語義理解向“邏輯驅(qū)動”的深層認(rèn)知邁出了關(guān)鍵一步。

此次研究成果入選ACL，不僅體現(xiàn)了國際學(xué)術(shù)界對九章云極DataCanvas公司科研團(tuán)隊(duì)技術(shù)創(chuàng)新的認(rèn)可，也為語言模型的認(rèn)知能力探索提供了重要啟示。未來，九章云極DataCanvas公司將進(jìn)一步探索語言模型與因果推理、跨模態(tài)認(rèn)知等技術(shù)融合的路徑，持續(xù)推動機(jī)器智能在復(fù)雜場景中模擬人類高階思維，為教育、科研、醫(yī)療等領(lǐng)域的智能化轉(zhuǎn)型注入新動力。