Die herausragenden Beiträge von NeurIPS 2022 werden bekannt gegeben! Die Stanford University „verteidigte' den Titel erfolgreich und Li Feifei wurde in die Liste der besten Auszubildenden aufgenommen

Der jährliche internationale Gipfel für künstliche Intelligenz NeurIPS, der vollständige Name von Neural Information Processing Systems (Neural Information Processing Systems), findet normalerweise jedes Jahr im Dezember statt.

Dieses Jahr findet die NeurIPS zum 36. Mal statt. Sie findet ab dem 28. November zwei Wochen lang statt: Die erste Woche findet in New Orleans, USA, statt und die zweite Woche findet online statt Konferenz.

Als „Vorspeise“ für das offizielle Treffen wird das NeurIPS-Organisationskomitee wie üblich die Liste der Gewinnerpapiere offiziell bekannt geben. Die drei Auszeichnungen sind Outstanding Paper Award (Outstanding Papers), Outstanding Dataset und Benchmark Paper Award( Outstanding Datasets and Benchmarks Papers) und Test of Time Award.

Als eine der prestigeträchtigsten Veranstaltungen zur künstlichen Intelligenz weltweit erhielt NeurIPS in diesem Jahr insgesamt 10.411 Beiträge, von denen 2.672 nach Begutachtung angenommen wurden, mit einer Annahmequote von nur 25,6 %.

Und die Arbeit, die schließlich den Preis gewonnen hat, ist eine von einer Million und kann „das höchste Niveau der aktuellen Neurowissenschafts- und künstlichen Intelligenzforschung“ vollständig repräsentieren.

Auf der Preisliste haben dieses Jahr insgesamt 13 Arbeiten den

Outstanding Paper Award gewonnen, doppelt so viele wie im letzten Jahr (6 Arbeiten); Outstanding Dataset and Benchmark Paper Award und Time Test Award Es wurden jeweils zwei Artikel und ein Artikel herausgegeben, und die Anzahl war die gleiche wie im letzten Jahr.

Laut der NeurIPS-Prüfung hat das Komitee diese Papiere ausgewählt, weil sie

„hervorragende Kreativität, Einsicht, Klarheit und das Potenzial haben, die Welt zu verändern“ .

Unter den 13 Beiträgen, die den

Outstanding Paper Award gewonnen haben, wurden 3 Beiträge von chinesischen Teams bereitgestellt und 2 Ergebnisse wurden von „rein chinesischen Klassen“ vervollständigt.

Es ist erwähnenswert, dass „MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge“, das mit dem „Outstanding Dataset and Benchmark Paper Award“ ausgezeichnet wurde, von zwei chinesisch-amerikanischen Akademikern und Professoren der Stanford University, Li, geschrieben wurde Die Feifei-Schüler Linxi Fan (Erstautor) und Yuke Zhu (Co-Berater) und andere haben es fertiggestellt.

Dieser Artikel schlägt einen neuartigen Agenten-Lernalgorithmus vor, der in der Lage ist, eine Vielzahl von offenen Aufgaben zu lösen, die in einer Freiformsprache spezifiziert sind, indem er MineDojo vorstellt, ein neues Framework, das auf dem Spiel Minecraft basiert.

Von den 16 preisgekrönten Arbeiten in diesem Jahr waren vier von ihnen an Forscher der Stanford University beteiligt, und bei der Auswahl 2021 wurden auch drei von ihnen ausgewählt. Im Bereich der Forschung im Bereich der künstlichen Intelligenz liegt der führende Vorsprung dieser amerikanischen Spitzenschule auf der Hand.

Die interessanteste Auszeichnung, die jedes Jahr vergeben wird, ist schließlich der Time Test Award, bei dem speziell Arbeiten aus der Antike ausgewählt werden.

Letztes Jahr wurde dieser Preis von Forschern der Princeton University gewonnen. Dieses Jahr ging er an Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey E. Hinton von der University of Toronto für ihre Arbeit „ImageNet Classification with Deep Convolutional“. Neuronale Netze“.

Unter den Gründen für die Auszeichnung schrieben die NeurIPS-Juroren: „Als erstes CNN, das im Rahmen der ImageNet-Challenge trainiert wurde, übertraf diese Forschung aus dem Jahr 2012 den damaligen Stand der Technik bei weitem.“ eröffnete eine neue Ära. Welle des tiefen Lernens, und hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die Community des maschinellen Lernens Fang, Yixuan Li, Jie Lu, Jiahua Dong, Bo Han, Feng Liu)

2、Fotorealistische Text-zu-Bild-Diffusionsmodelle mit tiefem Sprachverständnis

（Chitwan Saharia、William Chan、Saurabh Saxena等）

3、Erläuterung des Designraums diffusionsbasierter generativer Modelle

(Tero Karras, Miika Aittala, Timo Aila, Samuli Laine)

4 Alvaro Herrasti等）

5、Verwendung natürlicher Sprache und Programmabstraktionen, um in Maschinen menschliche induktive Vorurteile zu erzeugen Indexer zum Abrufen von Dokumenten rous、Reza Gheissari、Aukosh Jagannath）

8、Gradient Descent: The Ultimate Optimizer

（Kartik Chandra、Audrey Xie、Jonathan Score-basierte generative Modellierung (Valentin De Bortoli, Emile Mathieu, Michael John Hutchinson)等）

11、Eine empirische Analyse des rechenoptimalen Trainings großer Sprachmodelle

（Jordan Hoffmann、Sebastian Borgeaud、Arthur Mensch等）

12、Jenseits neuronaler Skalierungsgesetze: Überwindung der Potenzgesetzsskalierung durch Datenbereinigung

(Ben Sorscher, Robert Geirhos, Shashank Shekhar)

13 ）

杰出数据集和基准论文奖

1、LAION-5B: Ein offener großer Datensatz für das Training von Bild-Text-Modellen der nächsten Generation

（Christoph Schuhmann, Romain Beaumont, Richard Vencu等）

2、MineDojo: Aufbau offener verkörperter Agenten mit Internet-Scale-Wissen

（Linxi Fan、Guanzhi Wang、Yunfan等）

时间检验奖

1、ImageNet Klassifizierung mit Deep Convolutional Neuronale Netze

（Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. neurips.cc/2022/11/21/ ankündigung-der-neurips-2022-awards/

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie herausragenden Beiträge von NeurIPS 2022 werden bekannt gegeben! Die Stanford University „verteidigte' den Titel erfolgreich und Li Feifei wurde in die Liste der besten Auszubildenden aufgenommen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!