11月4日至9日，自然語言處理領(lǐng)域三大頂級國際會議EMNLP（ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing）在蘇州舉行。希沃母公司——視源股份人工智能團隊在大會上取得突破性成果——由視源AI團隊主導(dǎo)的“模型剪枝”技術(shù)論文被大會主論壇接收。本次會議投稿量達8174篇，主會接受率僅為22.16%，該成果的入選標志著視源股份在算法端側(cè)化領(lǐng)域的技術(shù)實力獲得國際學(xué)術(shù)界權(quán)威認可。
EMNLP是自然語言處理領(lǐng)域三大頂級國際會議之一，與ACL、NAACL并稱為自然語言處理領(lǐng)域三大頂級國際會議。會議聚焦自然語言處理的前沿實證研究方法，每年吸引全球頂尖學(xué)者參與，入選論文代表行業(yè)最高創(chuàng)新水平，具有極高的學(xué)術(shù)權(quán)威性和產(chǎn)業(yè)影響力。
研究成果躋身國際頂尖學(xué)術(shù)舞臺
視源AI團隊的研究成果基于大模型不同模塊對精度影響存在差異的觀察，提出一種自適應(yīng)的剪枝方法，該方法將剪枝問題轉(zhuǎn)換成一個組合優(yōu)化問題，并通過嚴謹?shù)臄?shù)學(xué)推導(dǎo)將求解的時間復(fù)雜度從指數(shù)級化簡為多項式級。經(jīng)試驗驗證，該方法不僅在非微調(diào)方法中獲得較好的效果，在微調(diào)方法中也超越了當前的先進水平。相關(guān)技術(shù)論文已被頂會EMNLP主會接受，獲得了國際學(xué)術(shù)界對該方法的認可。
現(xiàn)在大模型已經(jīng)開始規(guī)模化應(yīng)用于各終端產(chǎn)品中，大家都在既提升模型精度又提升模型的推理速度，多維度提升用戶體驗。“模型剪枝”獨特的優(yōu)勢在于，可以保證精度的前提下，速度上能有所提升。
視源股份AI技術(shù)團隊分享研發(fā)經(jīng)過：“研發(fā)過程中我們發(fā)現(xiàn)幾何體識別的任務(wù)在端側(cè)推理延遲約15秒，經(jīng)過一系列優(yōu)化之后可以到3秒左右，但我們?nèi)圆粷M意，希望能壓到2秒以內(nèi)，因此才開展剪枝方法研究，要求疊加量化方法后保持精度不變的前提下，剪枝50%的參數(shù)，從而降低推理延遲。”
據(jù)悉，該方法屬于大模型的輕量化技術(shù)，未來將應(yīng)用于幾何體識別、語音助手等大模型相關(guān)的業(yè)務(wù)場景，在保證識別效果的前提下，可提高模型的推理速度至1.5倍*以上，提升用戶體驗。
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從研發(fā)到應(yīng)用落地
推動“AI+”賦能千行百業(yè)
視源股份深厚的技術(shù)底蘊源自持續(xù)的研發(fā)投入。今年8月，視源股份旗下教育科技品牌希沃的研發(fā)團隊在國際語音領(lǐng)域頂級盛會InterspeechMLC-SLM(多語種對話語音語言模型)挑戰(zhàn)賽中榮獲賽道二第三名、賽道一第八名的優(yōu)異成績，展現(xiàn)在語音語言模型領(lǐng)域的卓越研發(fā)實力與技術(shù)積累。當前，獲獎研究成果已廣泛應(yīng)用于希沃全系列AI產(chǎn)品與解決方案中，幫助希沃AI有效提升語言識別能力。例如，教師通過AI備課生成的智能體，能夠更加準確地識別語音互動內(nèi)容，幫助其打造更加沉浸的情景課堂。
當前，視源股份在人工智能領(lǐng)域展開豐富的場景應(yīng)用：視源股份依托“三院一站”研發(fā)體系，在運動控制、自主導(dǎo)航、多模態(tài)感知等機器人關(guān)鍵技術(shù)上實現(xiàn)閉環(huán)研發(fā)；在AI+企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，MAXHUB品牌多款會議產(chǎn)品已通過微軟TeamsRooms認證；在教育領(lǐng)域，AI教育解決方案可以實現(xiàn)課前AI備課、課中AI識別、課后課堂觀察報告等功能。
尤其在“AI+教育“領(lǐng)域，希沃構(gòu)建了“1+N+N”的AI技術(shù)體系，持續(xù)推動人工智能技術(shù)更深層次地賦能教育場景應(yīng)用。截至2025年6月底，希沃課堂智能反饋系統(tǒng)已在全國建成19個重點應(yīng)用示范區(qū)，覆蓋超3,000所學(xué)校，應(yīng)用于超7,000間教室，生成超36萬份課堂智能反饋報告；希沃AI備課激活用戶數(shù)量超60萬。
*1.5倍為研發(fā)數(shù)據(jù)
*數(shù)據(jù)來源于視源股份2025中報
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