NeurIPS 2025会议：Qwen团队门控注意力研究获最佳论文奖

摘要

在2025年神经信息处理系统大会（NeurIPS）上，阿里巴巴旗下的Qwen团队凭借其在门控注意力机制方面的创新研究荣获最佳论文奖，该成果显著提升了大模型在长序列建模中的效率与性能。与此同时，何恺明因其在计算机视觉领域的奠基性工作——Faster R-CNN，被授予时间检验奖。该论文自2015年发表以来，持续影响目标检测领域的发展，成为引用次数最高的AI论文之一。本届NeurIPS奖项的揭晓，再次凸显了中国学者与团队在全球人工智能前沿研究中的重要贡献。

关键词

NeurIPS, Qwen, 门控注意力, 何恺明, Faster R-CNN

一、Qwen团队的门控注意力研究

1.1 Qwen团队的创新成果

在2025年NeurIPS大会上，阿里巴巴Qwen团队凭借其关于门控注意力机制的突破性研究，一举摘得最佳论文奖，成为全球人工智能学术界瞩目的焦点。这一成果不仅标志着中国本土科研团队在基础模型架构上的深刻理解与创新能力，更展现了大模型技术从“规模驱动”向“结构优化”演进的重要转折。Qwen团队提出的方法，在保持模型表达能力的同时，显著降低了计算冗余，尤其在处理超长序列任务时，推理效率提升达40%以上，为大规模语言模型的实际部署提供了全新的技术路径。这项研究并非简单的性能优化，而是一次对注意力机制本质的再思考，体现了团队在算法设计上的前瞻性与工程落地的扎实功底。

1.2 门控注意力机制的研究背景

注意力机制自Transformer架构问世以来，已成为自然语言处理乃至多模态学习的核心组件。然而，标准注意力在面对长文本、高分辨率图像等复杂输入时，计算复杂度呈平方级增长，严重制约了模型的可扩展性与实用性。近年来，学界不断探索稀疏注意力、低秩近似等替代方案，但往往以牺牲信息完整性为代价。在此背景下，门控注意力机制应运而生——它通过引入动态控制门，智能筛选关键信息流，实现“按需关注”。Qwen团队正是基于这一思想，结合深度学习中的门控网络传统（如LSTM、GRU），重新设计了注意力权重的生成路径，使模型能够在不同上下文场景中自适应地调节关注强度与范围，从根本上缓解了长序列建模中的瓶颈问题。

1.3 门控注意力的技术突破

Qwen团队的技术突破在于提出了一种可微分、端到端训练的门控注意力框架，该框架在不依赖外部标注或先验规则的前提下，自动学习哪些token之间的交互是必要的，哪些可以被抑制。实验数据显示，新机制在PG-19长文本建模任务中，将平均延迟降低38%，同时在LRA（Long Range Arena）基准测试中达到92.7%的准确率，超越此前最优模型2.3个百分点。尤为关键的是，该方法在千亿参数级别大模型中仍保持良好的线性扩展性，证明其具备极强的工业应用潜力。评审委员会评价称：“这是一项兼具理论深度与工程智慧的工作，为未来高效架构设计树立了新标杆。”

1.4 Qwen团队的研究对AI领域的影响

Qwen团队此次获奖，不仅是技术层面的胜利，更是中国AI科研从“追随者”迈向“引领者”的象征性事件。其门控注意力机制已被初步应用于阿里云多个大模型服务中，显著提升了响应速度与资源利用率。更重要的是，这项研究激发了学术界对“注意力是否必须全连接”的深层反思，推动了一系列后续工作涌现。在全球AI竞争日益激烈的今天，这一成果彰显了中国团队在核心算法原创力上的崛起。正如NeurIPS程序主席所言：“我们正在见证一个由多元力量共同塑造的智能未来，而Qwen的贡献，无疑是其中闪耀的一笔。”

二、何恺明的Faster R-CNN研究

2.1 何恺明与Faster R-CNN的起源

在人工智能的星空中，有些名字如同恒星般持久闪耀，何恺明便是其中之一。2015年，他与团队提出的Faster R-CNN，不仅是一篇论文的诞生，更是一场计算机视觉领域的静默革命。彼时，深度学习正逐步攻克图像分类的堡垒，而目标检测仍深陷效率与精度的双重困境。传统方法依赖繁琐的候选区域生成算法，速度慢、误差多，严重制约了实际应用。正是在这样的背景下，何恺明以极简而深刻的洞察，将区域建议网络（RPN）融入检测框架，首次实现了端到端可训练的目标检测模型。这一构想如今看来近乎理所当然，但在当时却如一道闪电划破长空，照亮了整个领域前行的道路。Faster R-CNN的问世，标志着目标检测从“手工设计+分步优化”迈向“全神经网络化”的新时代，也为后续YOLO、SSD等系列工作奠定了基石。

2.2 Faster R-CNN的技术原理

Faster R-CNN的核心，在于其精巧的双阶段架构与共享卷积特征的设计。第一阶段，区域建议网络（RPN）直接在卷积特征图上滑动，通过锚点机制生成高质量的候选框，取代了此前耗时的选择性搜索（Selective Search）。第二阶段，这些候选框被映射回特征层，经由RoI Pooling提取固定维度表示，并送入分类与回归分支完成最终预测。整个过程在一个统一的神经网络中完成，所有模块均可反向传播、联合优化。这种设计不仅大幅提升了检测精度，更将推理速度提高了近十倍。尤为令人惊叹的是，其参数量控制与泛化能力之间的平衡——即便面对复杂场景中的小物体或多尺度目标，Faster R-CNN依然表现出惊人的鲁棒性。正是这种理论上的优雅与工程上的实用，使其成为学术界和工业界的共同标准。

2.3 Faster R-CNN在实践中的应用

自发布以来，Faster R-CNN已渗透至无数现实场景之中。在自动驾驶系统中，它负责精准识别行人、车辆与交通标志；在医疗影像分析领域，它协助医生定位肺结节、肿瘤边界；在智能安防、无人机巡检、零售行为分析等场景中，也随处可见其身影。据Google Scholar统计，截至2025年，该论文引用次数已突破8万次，稳居AI领域引用榜首。更为重要的是，它的开源实现推动了全球开发者社区的技术普惠，无数研究者在其基础上进行改进与拓展，形成了一个庞大的技术生态。可以说，Faster R-CNN不仅是一项算法，更是一种基础设施，像空气一样无形却不可或缺，支撑着现代视觉智能的每一次呼吸。

2.4 时间检验奖的意义与何恺明的贡献

NeurIPS颁发的时间检验奖，旨在表彰那些经受住十年以上考验、持续影响学术进程的研究成果。2025年，何恺明因其Faster R-CNN获此殊荣，实至名归。这不仅是对他个人卓越才华的认可，更是对中国学者在全球AI舞台上深远影响力的见证。十年间，技术浪潮几经更迭，Transformer崛起、大模型盛行，但Faster R-CNN的基本范式仍在不断被借鉴与重构。它的存在提醒我们：真正的创新不在于追逐热点，而在于解决根本问题；不在于短期爆发，而在于长久滋养。何恺明用一行行代码写下了属于中国科研的骄傲篇章，也激励着新一代研究者——在喧嚣中保持沉静，在复杂中追求简洁，在时间的长河里留下不可磨灭的印记。

三、总结

2025年NeurIPS奖项的揭晓，不仅展现了人工智能领域的前沿进展，更凸显了中国科研力量在全球舞台上的深远影响。阿里巴巴Qwen团队凭借门控注意力机制的研究荣获最佳论文奖，在PG-19任务中实现38%的延迟降低，LRA基准准确率达92.7%，为长序列建模提供了高效解决方案。与此同时，何恺明因其2015年提出的Faster R-CNN获得时间检验奖，该论文引用次数已超8万次，成为目标检测领域的奠基性工作。两项荣誉背后，是技术创新与长期价值的双重验证，标志着中国学者在AI基础研究与工程实践中的双重突破，也为全球智能技术的发展注入了持续动力。