


« Résultats d'admission ICML 2023 publiés : taux d'acceptation de 27,9 % »
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.
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.
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.
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.
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.
Un article sur l'optimisation globale de l'approximation des fonctions paramétriques a également été accepté.
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.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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L'article de StableDiffusion3 est enfin là ! Ce modèle est sorti il y a deux semaines et utilise la même architecture DiT (DiffusionTransformer) que Sora. Il a fait beaucoup de bruit dès sa sortie. Par rapport à la version précédente, la qualité des images générées par StableDiffusion3 a été considérablement améliorée. Il prend désormais en charge les invites multithèmes, et l'effet d'écriture de texte a également été amélioré et les caractères tronqués n'apparaissent plus. StabilityAI a souligné que StableDiffusion3 est une série de modèles avec des tailles de paramètres allant de 800M à 8B. Cette plage de paramètres signifie que le modèle peut être exécuté directement sur de nombreux appareils portables, réduisant ainsi considérablement l'utilisation de l'IA.

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.

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

L'IA générative a pris d'assaut la communauté de l'intelligence artificielle. Les particuliers et les entreprises ont commencé à s'intéresser à la création d'applications de conversion modale associées, telles que les images Vincent, les vidéos Vincent, la musique Vincent, etc. Récemment, plusieurs chercheurs d'institutions de recherche scientifique telles que ServiceNow Research et LIVIA ont tenté de générer des graphiques dans des articles basés sur des descriptions textuelles. À cette fin, ils ont proposé une nouvelle méthode de FigGen, et l’article correspondant a également été inclus dans ICLR2023 sous le nom de TinyPaper. Adresse du document illustré : https://arxiv.org/pdf/2306.00800.pdf Certaines personnes peuvent se demander : pourquoi est-il si difficile de générer les graphiques dans le document ? En quoi cela aide-t-il la recherche scientifique ?

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.

Depuis sa première tenue en 2017, CoRL est devenue l'une des conférences universitaires les plus importantes au monde à l'intersection de la robotique et de l'apprentissage automatique. CoRL est une conférence à thème unique pour la recherche sur l'apprentissage des robots, couvrant plusieurs sujets tels que la robotique, l'apprentissage automatique et le contrôle, y compris la théorie et l'application. La conférence CoRL 2023 se tiendra à Atlanta, aux États-Unis, du 6 au 9 novembre. Selon les données officielles, 199 articles provenant de 25 pays ont été sélectionnés pour CoRL cette année. Les sujets populaires incluent les opérations, l’apprentissage par renforcement, etc. Bien que CoRL soit à plus petite échelle que les grandes conférences universitaires sur l'IA telles que l'AAAI et le CVPR, à mesure que la popularité de concepts tels que les grands modèles, l'intelligence incarnée et les robots humanoïdes augmente cette année, des recherches pertinentes dignes d'attention seront également

Tout à l'heure, le CVPR 2023 a publié un article disant : Cette année, nous avons reçu un nombre record de 9 155 articles (12 % de plus que le CVPR2022) et accepté 2 360 articles, avec un taux d'acceptation de 25,78 %. Selon les statistiques, le nombre de soumissions au CVPR n'a augmenté que de 1 724 à 2 145 au cours des 7 années allant de 2010 à 2016. Après 2017, il a grimpé en flèche et est entré dans une période de croissance rapide. En 2019, il a dépassé les 5 000 pour la première fois, et en 2022, le nombre de candidatures avait atteint 8 161. Comme vous pouvez le constater, un total de 9 155 articles ont été soumis cette année, ce qui constitue un record. Une fois l’épidémie atténuée, le sommet CVPR de cette année se tiendra au Canada. Cette année, il s'agira d'une conférence à voie unique et la traditionnelle sélection orale sera annulée. recherche Google

Depuis sa première tenue en 2017, CoRL est devenue l'une des conférences universitaires les plus importantes au monde à l'intersection de la robotique et de l'apprentissage automatique. CoRL est une conférence unique pour la recherche sur l'apprentissage des robots, couvrant plusieurs sujets tels que la robotique, l'apprentissage automatique et le contrôle, y compris la théorie et les applications. La conférence CoRL 2022 se tiendra à Auckland, en Nouvelle-Zélande, du 14 au 18 décembre. Cette conférence a reçu un total de 504 soumissions et a finalement accepté 34 communications orales et 163 communications par affiches, avec un taux d'acceptation de 39 %. Actuellement, CoRL 2022 a annoncé tous les prix, y compris le Best Paper Award, le Best System Paper Award et le Special Innovation Award. Expérience GRASP à l'Université de Pennsylvanie
