2025年6月21日下午，由深圳市人工智能学会主办的 ACL 2025 深圳线下分享会在哈尔滨工业大学（深圳）T3教学楼T3202顺利举行。本次活动由哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院、深圳市人工智能学会机器人智能系统专业委员会承办，同时得到了深圳市科学技术协会的指导支持。
本次活动共有50多人报名参加，分别来大湾区的19所高校和多家企业。本次活动由哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院陈科海教授担任执行主席并主持，分为 “学者报告”、“论文快闪分享”和“海报展示”四个环节。
其中学者报告环节邀请了来自哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院的助理教授白雪峰博士和来自深圳理工大学人工智能研究院副研究员蒋峰博士就大模型相关热点问题进行报告。论文快闪分享环节共有11位来自6个不同高校的作者对其ACL 2025录用论文进行了简要的介绍。海报展示环节邀请到了来自哈尔滨工业大学（深圳）、北京大学深圳研究生院、中山大学、南方科技大学、深圳大学、中国科学院深圳先进技术研究院、深圳理工大学、香港中文大学（深圳）、香港大学、香港理工大学、Eindhoven University of Technology等11个单位的22篇优秀论文的作者分享他们在ACL 2025录用论文中的研究成果，其内容涵盖大语言模型、多模态大模型、模型蒸馏、模型压缩、模型评测、长上下文理解、偏好对齐、情感分析、论辩挖掘等多个领域。
北京大学教授、深圳市人工智能学会副理事长兼秘书长邹月娴博士致词
活动伊始，深圳市人工智能学会副理事长兼秘书长、北京大学教授/博导邹月娴博士致开场词。邹教授对本次活动成功举办表示祝贺，并对与会人员、组织者及赞助方表示感谢，强调由学会青年工作委员会主办的研享论坛旨在促进大湾区人工智能及相关领域青年学者的深入交流与合作，已颇具影响力，并对ACL 2025的论文录用情况进行了简要说明。邹博士同时介绍了学会自2019年成立以来的发展情况，重点介绍了深圳人工智能奖和各个专委会的工作，鼓励师生通过学会公众号、网站加入学术圈，共同打造深圳市人工智能学术圈和平台，为推动人工智能前沿技术研究以及赋能产业发展贡献力量。
活动执行主席、哈尔滨工业大学（深圳）教授陈科海博士致词
接着，由本次活动执行主席、哈尔滨工业大学（深圳）计算机科学与技术学院教授陈科海博士从论文录用率、论文关键词对比、录用论文作者情况、投稿论文分数对比等四方面对ACL 2025 论文录用情况进行了详细分析。
哈尔滨工业大学（深圳）助理教授白雪峰博士进行报告
在学者报告环节，白雪峰博士以“打破次元壁：大模型如何‘吃透’图数据？”为主题，从“大模型是否能够处理图（Graph）数据”以及“如何提升大模型处理图数据的能力”两个维度出发，剖析了当前大模型在面对图数据时所遇到的一系列困难与挑战。并介绍了团队在多模态大模型对于视觉图理解和推理方面做出的工作，为推动图智能与通用人工智能的融合发展提供了深刻启示。
深圳理工大学副研究员蒋峰博士进行报告
蒋峰博士以“大语言模型的用户模拟与拟人对齐路径探析”为主题，深入剖析了当前大语言模型如何通过用户模拟实现更真实的人机对话互动，并探讨拟人化技术对模型对齐性能的关键作用。他结合多项最新研究成果，系统展示了从角色扮演到隐式用户画像构建的多种模拟策略，以及面向用户满意度的对齐优化路径，呈现出人工智能助手向“类人化”演进的前沿趋势。
论文快闪分享
接下来则是论文快闪分享环节，共有11位来自6个不同高校的作者对其ACL 2025录用论文进行了5分钟的口头报告。每位作者围绕各自研究的核心问题、创新方法及实验结果进行了精炼生动的展示，内容涵盖多模态理解、智能体、模型能力测评、情感分析等多个前沿方向，为下一步的海报交流做了铺垫。
海报展示环节
在各位作者分享结束后，活动进入海报（Poster）展示环节。会场内各个Poster展板有序陈列，便于参会者自由参观与深入了解。大家在享受茶歇的同时，可以与22篇论文的作者展开面对面交流，就感兴趣的研究内容进行提问与探讨，积极分享自己的见解，现场交流氛围热烈，学术讨论持续升温。同时，每位参会者还可在自己最喜欢的海报上贴上贴纸，参与“最佳海报”评选活动，进一步提升了互动性与参与感。
最佳Poster论文颁奖
活动最后，根据参会者贴纸投票的结果，最终评选出3篇最佳Poster论文。由陈科海博士和邹月娴博士一起为最佳Poster论文奖作者们颁发奖品与证书。
坚持到最后的参会人员合影
本次ACL 2025深圳线下预讲会为参与者提供了一次深入了解最最新学术成果的宝贵机会。活动结束后，与会者纷纷表示，此次面对面的深入交流不仅拓展了学术视野，也激发了全新的研究思路。未来，深圳市人工智能学会将继续致力于搭建更多类似平台，助力青年学者成长，推动粤港澳大湾区人工智能科技的持续发展。
附：墙报展示论文列表：
标题：Cool-Fusion: Fuse Large Language Models without Training
作者：Cong Liu, Xiaojun Quan, Yan Pan, Weigang Wu, Xu Chen, Liang Lin
单位：中山大学
标题：A Multi-persona Framework for Argument Quality Assessment
作者：Bojun Jin, Jianzhu Bao , Yufang Hou, Yang Sun, Yice Zhang, Huajie Wang, Bin Liang, Ruifeng Xu
单位：哈尔滨工业大学（深圳），IT:U，鹏城实验室，香港中文大学
标题：Know You First and Be You Better: Modeling Human-Like User Simulators via Implicit Profiles
作者：Kuang Wang, Xianfei Li, Shenghao Yang, Li Zhou, Feng Jiang, Haizhou Li
单位：香港中文大学（深圳），深圳理工大学，新加坡国立大学
标题：Benchmarking and Improving Large Vision-Language Models for Fundamental Visual Graph Understanding and Reasoning
作者：Yingjie Zhu, Xuefeng Bai, Kehai Chen, Yang Xiang, Jun Yu, Min Zhang
单位：哈尔滨工业大学（深圳），鹏城实验室
标题：Neural Parameter Search for Slimmer Fine-Tuned Models and Better Transfer
作者：Guodong Du, Zitao Fang, Jing Li, Junlin Li, Runhua Jiang, Shuyang Yu, Yifei Guo, Yangneng Chen, Sim Kuan Goh, Ho-Kin Tang, Daojing He, Honghai Liu, Min Zhang
单位：哈尔滨工业大学（深圳），厦门大学
标题：IMPART: Importance-Aware Delta-Sparsification for Improved Model Compression and Merging
作者：Yan Yang, Yixia Li, Hongru Wang, Xuetao Wei, Jianqiao Yu, Yun Chen, Guanhua Chen
单位：上海财经大学，南方科技大学，哈尔滨工业大学（深圳），香港中文大学
标题：Understanding Large Language Model Vulnerabilities to Social Bias Attacks
作者：Jiaxu Zhao, Meng Fang, Fanghua Ye, Ke Xu, Qin Zhang, Joey Tianyi Zhou, Mykola Pechenizkiy
单位：埃因霍芬理工大学，利物浦大学，伦敦大学学院，深圳大学，A*STAR
标题：DS2-ABSA: Dual-Stream Data Synthesis with Label Refinement for Few-Shot Aspect-Based Sentiment Analysis
作者：Hongling Xu, Yice Zhang, Qianlong Wang, Ruifeng Xu
单位：哈尔滨工业大学（深圳），鹏城实验室
标题：Quantification of Large Language Model Distillation
作者：Sunbowen Lee, Junting Zhou, Chang Ao, Kaige Li, Xinrun Du, Sirui He, Haihong Wu, Tianci Liu, Jiaheng Liu, Hamid Alinejad-Rokny, Min Yang, Yitao Liang, Zhoufutu Wen, Shiwen Ni
单位：中国科学院深圳先进技术研究院，北京大学，01.AI，南方科技大学，深圳理工大学，Leibowitz AI，南京大学，新南威尔士大学
标题：Can MLLMs Understand the Deep Implication Behind Chinese Images?
作者：Chenhao Zhang, Xi Feng, Yuelin Bai, Xinrun Du, Jinchang Hou, Kaixin Deng, Guangzeng Han, Qinrui Li, Bingli Wang, Jiaheng Liu, Xingwei Qu, Yifei Zhang, Qixuan Zhao, Yiming Liang, Ziqiang Liu, Feiteng Fang, Min Yang, Wenhao Huang, Chenghua Lin, Ge Zhang, Shiwen Ni
单位：华中科技大学，中国科学院深圳先进技术研究院，中国科学技术大学，M-A-P，01.AI，北海道大学，孟菲斯大学，加利福尼亚大学圣巴巴拉分校，四川农业大学，曼彻斯特大学，西南大学，中国科学院大学，深圳理工大学
标题：AgentCourt: Simulating Court with Adversarial Evolvable Lawyer Agents
作者：Guhong Chen, Liyang Fan, Zihan Gong, Nan Xie, Zixuan Li, Ziqiang Liu, Chengming Li, Qiang Qu, Hamid Alinejad-Rokny, Shiwen Ni, Min Yang
单位：南方科技大学，中国科学院深圳先进技术研究院，SIAT-DELI AI and Law Joint Lab，深圳北理莫斯科大学，新南威尔士大学，深圳理工大学
标题：LIME: Less Is More for MLLM Evaluation
作者：King Zhu, Qianbo Zang, Shian Jia, Siwei Wu, Feiteng Fang6, Yizhi Li, Shuyue Guo, Tianyu Zheng, Bo Li, Haoning Wu, Xingwei Qu, Jian Yang, Zachary Liu, Xiang Yue, Jiaheng Liu, Chenghua Lin, Min Yang, Hamid Alinejad-Rokny, Shiwen Ni, Wenhao Huang, Ge Zhang
单位：OPPO，M-A-P，浙江大学，南洋理工大学，中国科学技术大学，达特茅斯学院，卡内基梅隆大学，卢森堡大学，中国科学院深圳先进技术研究院，新南威尔士大学
标题：DRPruning: Efficient Large Language Model Pruning through Distributionally Robust Optimization
作者：Hexuan Deng, Wenxiang Jiao, Xuebo Liu, Jing Li, Min Zhang, Zhaopeng Tu
单位：哈尔滨工业大学（深圳）
标题：Efficient Safety Alignment of Large Language Models via Preference Re-ranking and Representation-based Reward Modeling
作者：Qiyuan Deng, Xuefeng Bai, Kehai Chen, Yaowei Wang, Liqiang Nie, Min Zhang
单位：哈尔滨工业大学（深圳），鹏城实验室
标题：Mutual-Taught for Co-adapting Policy and Reward Models
作者：Tianyuan Shi, Canbin Huang, Fanqi Wan, Longguang Zhong, Ziyi Yang, Weizhou Shen, Xiaojun Quan, Ming Yan
单位：中山大学，阿里巴巴
标题：Design Choices for Extending the Context Length of Visual Language Models
作者：Mukai Li, Lei Li, Shansan Gong, Qi Liu
单位：香港大学
标题：APT: Improving Specialist LLM Performance with Weakness Case Acquisition and Iterative Preference Training
作者：Jun Rao, Zepeng Lin, Xuebo Liu , Xiaopeng Ke, Lian Lian, Dong Jin, Shengjun Cheng, Jun Yu, Min Zhang
单位：哈尔滨工业大学（深圳），华为
标题：Chinese Inertial GAN for Handwriting Signal Generation and Recognition
作者：Yifeng Wang, Yi Zhao
单位：哈尔滨工业大学（深圳）
标题：Error Comparison Optimization for Large Language Models on Aspect-Based Sentiment Analysis
作者：Qianlong Wang, Keyang Ding, Hengxin Gao, Hui Wang, Ruifeng Xu
单位：哈尔滨工业大学（深圳），鹏城实验室
标题：EAGLE: Expert-Guided Self-Enhancement for Preference Alignment in Pathology Large Vision-Language Model
作者：Meidan Ding, Jipeng Zhang, Wenxuan Wang, Haiqin Zhong, Xiaoqin Wang, Xinheng Lyu, Wenting Chen, Linlin Shen
单位：深圳大学，香港科技大学，中国人民大学，宁波诺丁汉大学，香港城市大学
标题：ATRI: Mitigating Multilingual Audio Text Retrieval Inconsistencies by Reducing Data Distribution Errors
作者：Yuguo Yin, Yuxin Xie, Wenyuan Yang, Dongchao Yang, Jinghan Ru, Xianwei Zhuang, Liming Liang, Yuexian Zou
单位：北京大学深圳研究生院，中山大学，香港中文大学
标题：OASIS: Order-Augmented Strategy for Improved Code Search
作者：Zuchen Gao, Zizheng Zhan, Xianming Li, Erxin Yu, Haotian Zhang, Bin Chen, Yuqun Zhang, Jing Li
单位：香港理工大学，南方科技大学，快手
深圳市人工智能学会（Shenzhen Association for Artificial Intelligence，简称SAAI），是由深圳市人工智能科学与技术领域科技工作者和相关企事业单位自愿组成，依照国家有关法律法规登记的深圳市地方性、非营利性学术社团组织。中国科学院深圳先进技术研究院是SAAI理事长单位，北京大学深圳研究生院、清华大学深圳国际研究生院、哈尔滨工业大学（深圳）、南方科技大学、香港中文大学（深圳）、深圳理工大学、深圳大学、深圳技术大学、深圳职业技术大学、华为技术有限公司、深圳市腾讯计算机系统有限公司、中兴通讯股份有限公司等21个高等院校、科研机构和高新技术企业为SAAI副理事长单位。SAAI积极推动专业委员会和工作委员会建设，现已成立十一个专业委员会：1) 机器人智能系统专业委员会；2) 自然语言理解专业委员会（Natural Language Understanding Technical Committee）；3) 智能金融专业委员会；4) 认知系统与智能信息处理专业委员会（Cognitive Systems & Intelligent Information Processing Technical Committee）；5) 法律人工智能专业委员会；6) 智慧空间专业委员会；7) 元宇宙专业委员会；8) AI伦理治理专业委员会（AI Ethics Governance Technical Committee）；9) AI红树林专业委员会（AI for Mangrove Technical Committee）；10) 智慧海洋专业委员会（Intelligent Ocean Technical Committee）；11) 大模型技术及应用专业委员会（Large Model Technology & Applications Technical Committee）；12) 语音对话与听觉专业委员会（筹）；13) 自动驾驶专业委员会（筹）。以及五个工作委员会：1) 女性AI科技工作者委员会（Women in Artificial Intelligence Committee，简称WAIC）；2) 青年工作委员会；3) AI城市治理工作委员会；4) 财经人工智能工作委员会；5) 教育工作委员会（AI Education Committee，简称AIEC）。
SAAI作为非营利之产学研政投的科技服务公共平台，旨在以“持续推进人工智能前沿基础理论和前沿技术研究”，以及“大力推动中国新兴产业的可持续发展”，面向国家科教兴国战略愿景，确立了“学术高地、引领知识、赋能产业”三大核心价值。SAAI全力打造了一系列专业品牌活动，包括：“深圳人工智能奖”、“信息科技女性精英论坛 (Women’s Elite Forum of Information Technology, 简称WeFIT)”、“人工智能科普基地”、“深圳市优秀科技学术论文遴选”、“SAAI -产学研政投沙龙”、“SAAI -博士论坛”、“SAAI -高质量科技探索营”、“SAAI -青年研享论坛”、和“SAAI -新兴产业智库”等。依托丰富的专业资源与人才优势，SAAI积极开展国内外学术交流、科学普及、专业培训、学术出版、人才推荐、学术评价、成果鉴定、评优评奖、专家咨询、建言献策以及科技会展等工作；加速推动深圳市和广东省人工智能科研成果产业转化，助力我国新兴产业升级与新质生产力提升，吸引世界各地的人工智能人才、技术与资源，向深圳及广东聚集，提升深圳市在全国以及全球人工智能领域的技术标准制定权和产业降本增效影响力。
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