NeurIPS2025放榜阿里Qwen门控注意力获最佳论文AI圈的春晚NeurIPS2025刚刚开奖了。今年最大的亮点大概就是华人学者的高光时刻，官方评出的4篇最佳论文Best Paper里，有3篇的第一作者都是华人。而且大家熟悉的何恺明大神，当年的经典之作也拿下了分量极重的时间检验奖。这次获奖的研究主要解决了以下几个问题：一是AI越来越像了怎么办：华盛顿大学团队提出了人工蜂群思维的概念。他们发现现在的AI存在严重的同质化，不管你问哪家的模型，得到的回答都高度雷同，缺乏创意。这不仅是技术问题，如果不加以干预，未来AI可能会让内容创作变得千篇一律。二是大模型如何读得更多、学得更稳：这是阿里Qwen团队的成果，他们改进了大模型核心的注意力机制，加了一个门控开关。简单说就是让AI学会取舍，过滤掉不重要的信息。这样不仅模型训练更稳定，还能轻松处理超长文本，目前这个技术已经用在了Qwen3-Next上。三是强化学习能不能做得更深：普林斯顿和OpenAI的研究员挑战了极限，把网络做到了1000层。以前大家觉得这行不通，结果发现加深网络后，AI突然开窍了，学会了以前不会的复杂技能，比如机器人能自己学会翻墙。还有一篇是研究画图AI原理的。大家都好奇Diffusion模型是真学会了创作，还是在死记硬背？研究发现只要控制好训练时间和数据规模，AI就能在学会规律和死记硬背之间找到一个完美的平衡窗口。最后必须致敬一下何恺明、孙剑、任少卿、Ross Girshick团队在2015年提出的Faster R-CNN。这篇论文拿下了时间检验奖。在它之前，电脑识别物体又慢又笨，它通过引入区域提议网络RPN，让目标检测真正做到了实时和精准。现在很多自动驾驶、安防监控背后的视觉技术，都离不开它当年的铺路。这几篇获奖论文，你觉得哪一篇对未来的影响最大？参考链接：blog.neurips.cc/2025/11/26/announcing-the-neurips-2025-best-paper-awards/