日前，中國人民大學高瓴人工智能學院趙鑫教授團隊與九章云極DataCanvas公司聯合完成的4篇論文成功入選ACL和EMNLP兩大頂級學術會議。這一系列研究成果的入選，標志著九章云極在算法與普惠算力技術領域的研究成果獲得了國際學術界的廣泛認可。

ACL即國際計算語言學年會（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是自然語言處理（NLP）和計算語言學領域頂級學術會議之一，其論文通常代表了該領域的前沿研究成果。EMNLP（Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing）作為自然語言處理（NLP）領域最具影響力的國際會議之一，在推動預訓練語言模型、機器翻譯等多項重大技術突破方面發揮了重要作用。

此次入選的系列研究成果，在模型推理、檢索增強、強化學習等前沿領域取得突破性進展，并有效解決了AI算力行業的核心痛點。

九章云極提供完善的人工智能基礎設施、充足的普惠算力支撐及工具鏈，可顯著縮短科研人員的創新驗證周期。公司構建的‘學術-技術-應用’三位一體創新生態，既為研究人員提供從算力支持到產業驗證的全鏈條服務，又通過真實應用場景反哺學術創新，形成了良性的科研與產業互動機制。

據介紹，此次九章云極與聯合團隊入選的多篇論文，不僅聚焦AI底層基礎技術突破，更針對算力行業應用痛點提出了創新解決方案。

論文《YuLan-Mini: Pushing the Limits of Open Data-efficient Language Model》提出全透明訓練方案。基于九章智算云平臺Alaya NeW Cloud驗證顯示：訓練穩定性損失降低72%，長上下文支持擴展至28K Token。該高效預訓練技術大幅降低千億級參數大模型的算力使用門檻。

（九章智算云Alaya NeW Cloud支撐論文方法實訓）

論文《SimpleDeepSearcher: Deep Information Seeking via Web-Powered Reasoning Trajectory Synthesis》提出SimpleDeepSearcher框架。依托九章智算云平臺AlayaNeW Cloud完成實驗驗證，通過策略性數據工程（而非復雜訓練范式）解決高質量訓練軌跡缺失、模擬環境分布不匹配等問題，在GPU資源優化方面實現模型性能提升48.3%，為算力受限場景提供普惠級算力方案，平衡了計算效率與性能需求。

針對大語言模型（LLMs）推理效率與抗干擾能力挑戰，九章云極及聯合研究團隊在論文《CAFE: Retrieval Head-based Coarse-to-Fine Information Seeking to Enhance Multi-Document QA Capability》中提出漸進式信息檢索框架，在普惠算力場景下的平衡效率與準確性，優于現有行業方法。

論文《R1-Searcher++: Incentivizing the Dynamic Knowledge Acquisition of LLMs via Reinforcement Learning》創新提出兩階段強化學習框架。九章智算云平臺驗證顯示：該框架支持檢索次數減少30%，可無縫遷移至真實搜索引擎場景，顯著降低算力成本。

上述論文成果，有效推動了異步訓練算力利用率的提升、強化學習計算成本優化等技術創新落地。此外，九章云極已與清華大學、北京大學、上海交通大學等全球頂級大學開展廣泛而密切的研究合作，為九章云極人工智能基礎設施創新體系奠定了堅實基礎。

通過持續深耕普惠算力技術，九章云極已構建成熟的"普惠算力"技術體系，成功應用于科研、智能制造、具身智能等多個領域，在模型推理、異步訓練、檢索增強、強化學習等關鍵技術方向構筑了堅實的技術壁壘，持續引領中國普惠算力行業的發展。

系列論文下載：

1.《CAFE: Retrieval Head-based Coarse-to-Fine Information Seeking to Enhance Multi-Document QA Capability》

作者：Han Peng, Jinhao Jiang, Zican Dong, Xin Zhao, Lei Fang

2.《Smart-Searcher: Incentivizing the Dynamic Knowledge Acquisition of LLMs via Reinforcement Learning》

作者：Huatong Song, Jinhao Jiang, Wenqing Tian, Zhipeng Chen, Yuhuan Wu, Jiahao Zhao, Yingqian Min, Xin Zhao, Lei Fang, Ji-Rong Wen

3. 《SimpleDeepSearcher: Deep Information Seeking via Web-Powered Reasoning Trajectory Synthesis》

作者：Shuang Sun, Huatong Song, Yuhao Wang, Ruiyang Ren, Jinhao Jiang, Junjie Zhang, Fei Bai, Jia Deng, Xin Zhao, Zheng Liu, Lei Fang, Zhongyuan Wang, Ji-Rong Wen

4.《YuLan-Mini: Pushing the Limits of Open Data-efficient Language Model》

作者：Hu Yiwen, Huatong Song, Jie Chen, Jia Deng, jiapeng wang, Kun Zhou, Yutao Zhu, Jinhao Jiang, Zican Dong, Yang Lu,Xu Miao, Xin Zhao, Ji-Rong Wen