喜报！爱奇艺AI团队三篇论文被顶会录用

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摘要

近日，ACL 2025和INTERSPEECH 2025正式公布了论文录用名单，爱奇艺AI团队共有3篇研究成果入选，其中ACL 2篇（主会1篇，Findings1篇），INTERSPEECH 1篇。

相信产研同学对这两大顶会及其含金量一定不陌生！

ACL（国际计算语言学年会，简称ACL）是由国际计算语言学协会主办的学术盛会，是计算语言学和自然语言处理领域国际排名第一的顶级国际学术会议，在中国计算机学会（CCF）推荐会议列表中被列为 A 类会议。据统计，今年第63届ACL总投稿数高达8000多篇，创历史之最，被称为ACL论文收录竞争最为激烈的一年。

InterSpeech是由国际语音通讯协会（ISCA）主办，是语音处理与语言技术领域的顶级国际会议之一，作为全球最大的综合性语音处理领域的科技盛会，历届Interspeech会议都备受全球学术界和工业界的广泛关注。

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AI Business技术·论文摘要

以下为入选论文摘要：

主会录用论文：

论文标题：LIFBENCH: Evaluating the Instruction Following Performance and Stability of Large Language Models in Long-Context Scenarios

合作单位：华东师范大学

论文摘要：大语言模型能否在长文本（输入文字超过32K）中准确执行复杂指令，已成为应用的关键。现实应用中，我们往往希望模型能够记住更多的知识，同时能够对复杂提示词和指令做出精准的响应。为此，爱奇艺联合华东师范大学推出了LIFBench——一个专为长文本场景设计的测试工具，包含3类长文本场景和11项任务，通过自动生成2766条多样化指令（从长度、表达方式、变量三个维度拓展），全面检验模型能力，进而评估大语言模型在现实应用场景的扩展能力。我们提出LIFEval评分体系，无需人工或依赖其他模型，即可自动化打分，从多角度分析模型表现和稳定性。我们对20个主流大模型在不同文本长度下进行了实验，结果揭示了当前技术的优势与不足。帮助开发者发现模型在长文本（如长篇报告、复杂对话）中的真实表现，推动更稳定的AI开发，并模拟真实世界的复杂指令（如整理长文档、多步骤操作），让AI更好地服务于影视文学、娱乐、教育等领域。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2411.07037

Findings of ACL 录用论文 ：

论文标题：CNNSum: Exploring Long-Context Summarization with Large Language Models in Chinese Novels

合作单位：华东师范大学

论文摘要：大语言模型在处理长文本任务上已有不少研究，但缺乏专门针对长文章摘要的高质量中文数据集。为此，我们推出了CNNSum——一个基于中文小说的长文本摘要评测集，包含695篇1.6万至12.8万字的样本及人工撰写的高质量摘要。 文中发现了几个结论： 1、高级模型反而容易"加戏"：像GPT-4这类强大模型生成摘要时，常掺杂主观评论，导致重点模糊。 2、小模型性价比更高：如7B参数级别，更划算。 3、提示词设计很关键：同样的模型，用不同提问方式（如"用三句话总结"vs"列出关键人物和事件"），效果可能天差地别。但通过微调训练可以缓解这一问题。 4、训练技巧影响巨大：采用RoPE-base缩放技术的模型，用短文本训练就能提升长文本摘要能力，但其他优化方法需谨慎选择。 CNNSum能更真实反映模型在"读小说、长报告"类场景的实际能力，可以快速提取长篇小说核心内容等。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.02819

Interspeech2025录用论文：

论文标题：Weakly Supervised Data Refinement and Flexible Sequence Compression for Efficient Thai LLM-based ASR

合作单位：西北工业大学

论文摘要：高质量标注数据不足和算力不足是低资源场景下泰语语音识别面临的两个主要问题，为了解决这两个问题，我们提出了EThai- ASR。首先通过两个标注模型迭代优化语音转录文本的准确度来解决高质量数据不足的问题，同时得到了一个优化后的泰语语音编码器。在此基础上，我们基于大语言模型构建了语音编码器-模态适配器-大语言模型的语音识别结构，得到了目前业界领先的泰语语音识别性能。最后，我们设计了一个基于相似度的去冗余模块解决算力不足问题，使得模型的训练和部署成本在不影响性能的情况下大大降低。

论文链接：http://arxiv.org/abs/2505.22063

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