Maison Périphériques technologiques IA « Résultats d'admission ICML 2023 publiés : taux d'acceptation de 27,9 % »

« Résultats d'admission ICML 2023 publiés : taux d'acceptation de 27,9 % »

Apr 26, 2023 pm 01:37 PM
论文

ICML 2023 est la 40e conférence internationale sur l'apprentissage automatique et se tiendra à Hawaï, aux États-Unis, du 23 au 29 juillet 2023. Tout à l’heure, la conférence a annoncé les résultats de l’acceptation des articles de cette année.

录用1827篇,接收率27.9%,ICML 2023接收结果公布

Cette année, ICML a reçu un Au total, 6 538 candidatures ont été soumises, dont 1 827 ont été acceptées, avec un taux d'acceptation d'environ 27,9 %. À titre de comparaison, l'année dernière, un total de 5 630 soumissions ont été reçues, 1 117 exposés courts et 118 exposés longs ont été acceptés, avec un taux d'acceptation de 21,94 %. Les responsables de l'ICML déclarent que chaque soumission est examinée par le président de zone et le président de zone principal pour garantir que chaque soumission est correctement évaluée.

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Mais malheureusement, ICML n'a annoncé que les résultats d'acceptation, les articles La réception la liste n’a pas encore été publiée, vous pouvez donc attendre un moment.

Dans le même temps, certains chercheurs dont les articles ont été acceptés ont commencé à partager leur joie. Ali Hatamizadeh, chercheur scientifique chez NVIDIA, a déclaré que leurs recherches sur GC ViT (Global Context Vision Transformers) avaient été acceptées dans ICML 2023. Une étude de Google a également été sélectionnée pour l'ICML 2023, qui proposait de développer le cadre BabelCode pour l'évaluation de code multilingue et étudiait l'impact de la distribution PL sur les données de formation. Pietro Mazzaglia, doctorant en intelligence artificielle et robotique à l'Université de Gand, a déclaré que son article "Maîtriser le benchmark d'apprentissage par renforcement non supervisé à partir de pixels" a été accepté comme oral ICML 2023.

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La popularité des grands modèles linguistiques (LLM) n'a pas diminué récemment, et un article sur la suite d'analyse de LLM est également accepté comme oral.

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Parmi les nombreux articles sélectionnés, une génération inspirée par la physique Recherche sur les modèles , les modèles de diffusion unifiée et PFGM ont également été acceptés par l'ICML 2023.

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Un article sur l'optimisation globale de l'approximation des fonctions paramétriques a également été accepté.

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Pendant un moment, certaines personnes étaient heureuses et d'autres tristes, car les amis des journaux qui ne sont pas admis ne doivent pas être découragés, ils peuvent passer à d'autres conférences de premier plan.

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ICCV2023, la plus grande conférence sur la vision par ordinateur qui s'est tenue à Paris, en France, vient de se terminer ! Le prix du meilleur article de cette année est simplement un « combat entre dieux ». Par exemple, les deux articles qui ont remporté le prix du meilleur article incluaient ControlNet, un travail qui a bouleversé le domaine de l'IA graphique vincentienne. Depuis qu'il est open source, ControlNet a reçu 24 000 étoiles sur GitHub. Qu'il s'agisse des modèles de diffusion ou de l'ensemble du domaine de la vision par ordinateur, le prix de cet article est bien mérité. La mention honorable du prix du meilleur article a été décernée à un autre article tout aussi célèbre, le modèle SAM « Séparez tout » de Meta. Depuis son lancement, « Segment Everything » est devenu la « référence » pour divers modèles d'IA de segmentation d'images, y compris ceux venus de derrière.

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Alors que la date limite de soumission des articles pour l'AAAI 2023 approchait, une capture d'écran d'une discussion anonyme dans le groupe de soumission d'IA est soudainement apparue sur Zhihu. L'un d'eux a affirmé qu'il pouvait fournir un service « 3 000 yuans par acceptation forte ». Dès que la nouvelle est sortie, elle a immédiatement suscité l’indignation du public parmi les internautes. Cependant, ne vous précipitez pas encore. Le patron de Zhihu, "Fine Tuning", a déclaré qu'il s'agissait probablement simplement d'un "plaisir verbal". Selon "Fine Tuning", les salutations et les délits de gangs sont des problèmes inévitables dans tous les domaines. Avec l'essor de l'openreview, les différents inconvénients du cmt sont devenus de plus en plus évidents. L'espace laissé aux petits cercles pour fonctionner deviendra plus petit à l'avenir, mais il y aura toujours de la place. Parce qu'il s'agit d'un problème personnel, pas d'un problème avec le système et le mécanisme de soumission. Présentation de l'open r

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Depuis que Neural Radiance Fields a été proposé en 2020, le nombre d'articles connexes a augmenté de façon exponentielle. Il est non seulement devenu une branche importante de la reconstruction tridimensionnelle, mais est également progressivement devenu actif à la frontière de la recherche en tant qu'outil important pour la conduite autonome. . NeRF a soudainement émergé au cours des deux dernières années, principalement parce qu'il ignore l'extraction et la mise en correspondance des points caractéristiques, la géométrie et la triangulation épipolaires, le PnP plus l'ajustement du faisceau et d'autres étapes du pipeline de reconstruction CV traditionnel, et ignore même la reconstruction du maillage, la cartographie et le traçage de la lumière. , directement à partir de la 2D L'image d'entrée est utilisée pour apprendre un champ de rayonnement, puis une image rendue qui se rapproche d'une photo réelle est sortie du champ de rayonnement. En d’autres termes, supposons qu’un modèle tridimensionnel implicite basé sur un réseau neuronal s’adapte à la perspective spécifiée.

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