文章摘要
【关 键 词】 ACL 2024、自然语言处理、AI技术、甲骨文破译、文化偏见
第26届国际计算语言学年会（ACL 2024）在泰国曼谷成功举行，此次会议规模空前，共接收了940篇论文，并吸引了众多学者参与。在众多优秀论文中，7篇论文荣获最佳论文奖，其中包括由全华人团队完成的《Deciphering Oracle Bone Language with Diffusion Models》，该研究利用AI技术破译了约3000年前中国商朝的甲骨文，为古代语言研究提供了新方法。此外，斯坦福大学的GloVe和康奈尔大学的分布相似性度量研究分别获得了时间检验奖，以表彰其对自然语言处理领域的深远影响。
除了上述奖项外，会议还颁发了最佳主题论文奖、最佳社会影响力奖、最佳资源论文奖以及领域主席奖等，共有35篇论文获得杰出论文奖。这些获奖论文涵盖了从语言模型的透明度和可重复性研究到方言变异、文化偏见以及低资源语言模型开发等多个方面，体现了自然语言处理领域的多样性和创新性。
在最佳社会影响力奖方面，论文《How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them: Rethinking Persuasion to Challenge AI Safety by Humanizing LLMs》探讨了人工智能安全中的限制绕过问题，提出了一种社会科学研究方法，对社区产生了重大影响。《DIALECTBENCH: An NLP Benchmark for Dialects, Varieties, and Closely-Related Languages》则关注方言变异问题，提出了一个创新的基准，以促进在大语言模型时代对这一问题的研究。《Having Beer after Prayer? Measuring Cultural Bias in Large Language Models》则揭示了大语言模型中的文化偏见问题，强调了在设计大语言模型时考虑文化细微差别的重要性。
在最佳资源论文奖方面，《Latxa: An Open Language Model and Evaluation Suite for Basque》详细介绍了语料库收集和评估数据集的细节，为构建低资源语言的大语言模型提供了方法。《Dolma: an Open Corpus of Three Trillion Tokens for Language Model Pretraining Research》则强调了数据策展在为大语言模型准备数据集时的重要性。《AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Interactive Coding Agents》则是一个用于人机交互的模拟器和评估环境，为社区制作具有挑战性的动态基准。
此外，会议还举办了18个workshop、6个tutorial、38个demo，以及60篇SRW论文，为与会者提供了丰富的学术交流和展示机会。整体来看，ACL 2024不仅展示了自然语言处理领域的最新研究成果，也促进了全球学者之间的交流与合作，为该领域的未来发展奠定了坚实基础。
原文和模型
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【原文作者】 新智元
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
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