네티즌들은 arXiv를 공개적으로 비판한 ACL 회장을 비난하고 다른 최고 컨퍼런스를 고려할 것을 제안했습니다.
워싱턴 대학교 교수이자 ACL 2023 컨퍼런스 부회장인 Emily M. Bender가 며칠 전 발언으로 큰 파문을 일으켰습니다
arXiv가 연구 분위기를 망쳤으니 우리는 매번 무엇을 읽고 있나요? 낮? 하버드 대학의 Boaz Barak 교수는 arXiv가 모든 익명의 개입보다 과학적 진보를 촉진하고 과학적 참여를 확대하기 위해 훨씬 더 많은 일을 했다고 말했습니다. arXiv를 방해하는 모든 정책은 어리석을 뿐만 아니라 과학적 진보와 포용성을 약화시킵니다
. 딥 러닝의 거인 Yann LeCun은 자신의 견해를 지지했습니다
Emily Bender의 견해에 대한 논의는 실제로 완전히 불합리한 것은 아닙니다. 결국 arXiv는 리뷰가 거의 없는 플랫폼입니다. 학술 회의나 저널에 원고를 제출하면 리뷰 기간 동안 저자는 익명으로 유지되지만 arXiv에서는 사람들이 항상 비자발적으로 유명 연구 기관과 학자를 팔로우합니다. 하지만 어제 사건 이후 논의의 방향은 완전히 한쪽으로 기울었습니다
사건의 내용을 이해하기 위해서는 먼저 일본에서 물의를 일으킨 ACL 논문 거절 사건부터 살펴봐야 합니다. 어제 AI 커뮤니티
뉴욕대학교 박사후 연구원(조경현과 함께 공부) 나오미 사프라(Naomi Saphra)가 9월 4일 X에 자신의 논문이 최근 AI 분야 최고 국제 학회인 ACL에서 거절됐다고 게시했습니다. 자연어 처리. 이것은 그녀가 학생들과 함께 제출한 첫 번째 컨퍼런스 논문이었고, 그녀는 이전에 첫 번째 저자에게 자연어 처리에 관한 최고의 컨퍼런스가 기계 학습 컨퍼런스보다 사용자 친화적이라고 말했습니다. 검토 기간 동안 첫 번째 저자는 반박하는 데 많은 시간을 보냈고 실험 결과도 논문의 요점을 뒷받침했습니다
하지만 가장 중요한 것은 그녀가 거절당한 이유가 이후에 원고를 제출했기 때문이라는 것입니다. 익명성 정책 마감일 arXiv에 논문을 제출했습니다
Naomi Saphra는 ACL 정책이 새로운 초보 연구자들에게 피해를 입혀 컨퍼런스가 자연어 처리 분야의 원래 의도에서 벗어나게 만들었다고 말했습니다
AI 톱 컨퍼런스, 심사 중 홍보 금지 논문은 오랜 논란의 역사를 갖고 있다. 요즘 AI계에서는 많은 사람들이 사전 인쇄 용지 플랫폼인 arXiv를 매일 쳐다보는 것에 익숙합니다. 이 플랫폼이 매일 업데이트되기 때문입니다. 그에 비해 1년에 한 번 열리는 컨퍼런스 연구는 훨씬 느리게 공개됩니다
AI 분야에서는 뉴스를 읽지 않으면 뒤처지게 됩니다
나오미 사프라가 불평한 이후 사람들은 현재의 짜증나는 일을 비판하기 시작했습니다. AI 컨퍼런스 정책
위스콘신대학교 매디슨 캠퍼스의 저명한 머신러닝 연구자이자 조교수인 세바스찬 라슈카(Sebastian Raschka)는 몇 가지 연구를 진행했는데, 논문이 컨퍼런스 논문 제출 마감일을 몇 초나 놓쳤기 때문이 아니라고 지적했습니다. 하지만 선택적인 타사 사전 인쇄 용지 플랫폼에 제출하는 데 몇 분 늦었기 때문입니다. 무슨 일이야?
이전에는 사람들이 arxiv 논문을 온라인으로 토론하는 것을 허용하지 않았습니다. 이제 사람들이 arxiv에 업로드할 수 있는 시기도 제한할 수 있나요?
Sebastian Raschka는 검토 정책을 구체적으로 다음과 같이 확인했습니다. ACL 2023에서 직접 방법을 통해 제출된 논문은 익명 기간을 가지며 사전 인쇄 용지 플랫폼에 서명을 공개하는 것이 허용되지 않습니다. arXiv에 명시된 시간은 arXiv에 게시된 시간이 아닌 제출 시간을 나타냅니다. Sebastian Raschka가 발견한 검토 정책은 구체적으로 다음과 같습니다. ACL 2023에서 직접 제출을 통해 제출된 논문은 익명 기간을 가지며 사전 인쇄 용지 플랫폼에서 공개 서명이 허용되지 않습니다. 지정된 시간은 arXiv에 공개된 시간이 아닌 arXiv에 제출된 시간을 의미합니다
Gaotielu 대학의 Gautam Kamath 교수도 “이 정책은 매우 어리석은 것이라고 생각하며, 실제 시행 과정에서 상황은 상상보다 낫습니다. 더 나쁩니다
이제 그는 arXiv에 업로드 마감일을 정했고 Naomi Saphra et al.의 논문은 이번에 놓쳤다는 이유로 거부되었습니다. 아시다시피, 그는 이제 arXiv에 업로드할 기한을 정하는 것과 같습니다. 이번 누락으로 인해 나오미 사프라(Naomi Saphra)와 다른 사람들의 논문이 거부되었습니다

현재는 대형 모델 시대로 NLP 분야의 경쟁이 극도로 치열해졌습니다. 많은 젊은 연구자들의 경력은 더 많은 인용을 얻기 위해 눈에 띄는 플랫폼에 자신의 연구 결과를 전시하는 데 달려 있습니다. 그러나 현재 최고의 인공지능 컨퍼런스의 관행은 이에 반대됩니다
ACL 등 학회의 본래 의도에 따르면 학술교류를 촉진하고 첨단 연구 발전을 도모하는 것이 당연합니다. 그러나 고통스러운 정책으로 인해 사람들은 회의 자체의 권위에 의문을 제기하게 되었습니다

박사과정 학생 푸야오(Fu Yao)는 “올해 ACL과 ICML 컨퍼런스에 참가했는데 둘 사이에는 뚜렷한 대조가 있다”고 말했다. ACL 2023의 내용은 기본적으로 1년이 넘은 내용인 반면, ICML의 내용은 미래에 대한 전망으로 가득 차 있습니다. 젊은 세대의 자연어 처리 연구자들이 미래를 원한다면, 자신의 논문을 NeurIPS/ICLR/ICML에 제출해야 합니다
누군가 Saphra의 논문 거부로 이어진 규정이 2017년으로 거슬러 올라간다고 언급했습니다. AI 기술의 급속한 발전에 비해 AI 컨퍼런스의 규칙 개발은 상대적으로 느린 것 같습니다
흥미롭게도 ACL은 실제로 그다지 느리게 변화하지 않았습니다. 2022년부터 ACL은 저널의 리뷰 프로세스와 유사한 ACL Rolling Review(ARR)라는 '롤링 리뷰'라는 메커니즘을 시작했습니다. 최근 ACL에서는 규정을 개정하여 2024년 학회에서는 직접 제출을 전면 취소하고 누구나 ARR
제출만 선택할 수 있도록 했습니다. 기존에는 ACL 학회에 직접 제출된 논문은 정기 심사에 따라 처리될 수 있었습니다. 프로세스: 1. 각 논문은 3명 이상의 검토자가 검토합니다. 저자는 검토 의견에 응답하기 위해 답변을 제출할 수 있습니다. 논문이 승인되면 저자는 최종 초안을 편집할 수 있습니다
ARR 메커니즘에 따라 제출된 논문은 다음과 같습니다. 선임의 검토를 받습니다. 지역 의장(SAC)이 제출물을 처리하며 저자는 답변을 제공할 수 있지만 논문을 수정할 수는 없습니다. 논문은 모든 리뷰 코멘트와 종합 리뷰 코멘트(meta-review)를 받아 마감일 이전에 ACL에 제출해야 하며, 내용을 수정할 수는 없지만 저자의 답변은 첨부할 수 있습니다. ACL에 제출한 내용은 수정하여 다시 ARR에 제출할 수 없습니다. (컨퍼런스에서 승인 결과가 나오지 않는 한)
현재 추세에 따라 ACL은 앞으로도 여러 차례 검토를 거쳐 더 가까워지는 방향으로 발전해 나갈 것입니다. 학술 저널 표준의 요구 사항에 따라
현재 우리는 고품질 연구와 엄격하고 공정한 검토 속도의 균형을 맞출 수 있는 솔루션을 찾지 못했습니다. 비록 롤링 검토가 최선을 다했지만 여전히 arXiv
의 속도와 비교할 수 없습니다. 참고 내용은 다음과 같습니다.
2023 ACL 본회의 자세한 내용을 보려면 다음 링크를 클릭하세요: https://2023.aclweb.org/calls/main_conference/
위 내용은 네티즌들은 arXiv를 공개적으로 비판한 ACL 회장을 비난하고 다른 최고 컨퍼런스를 고려할 것을 제안했습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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확산은 더 잘 모방할 수 있을 뿐만 아니라 "창조"할 수도 있습니다. 확산 모델(DiffusionModel)은 이미지 생성 모델입니다. AI 분야에서 잘 알려진 GAN, VAE 알고리즘과 비교할 때 확산 모델은 먼저 이미지에 노이즈를 추가한 다음 점차적으로 노이즈를 제거하는 프로세스를 취합니다. 원본 이미지의 노이즈를 제거하고 복원하는 방법이 알고리즘의 핵심 부분입니다. 최종 알고리즘은 임의의 잡음이 있는 이미지에서 이미지를 생성할 수 있습니다. 최근 몇 년 동안 생성 AI의 경이적인 성장으로 인해 텍스트-이미지 생성, 비디오 생성 등에서 많은 흥미로운 애플리케이션이 가능해졌습니다. 이러한 생성 도구의 기본 원리는 이전 방법의 한계를 극복하는 특수 샘플링 메커니즘인 확산의 개념입니다.

키미: 단 한 문장이면 단 10초만에 PPT가 완성됩니다. PPT가 너무 짜증나네요! 회의를 하려면 PPT가 있어야 하고, 주간 보고서를 작성하려면 PPT가 있어야 하며, 누군가를 부정행위를 했다고 비난하려면 PPT를 보내야 합니다. 대학은 PPT 전공을 공부하는 것과 비슷합니다. 수업 시간에 PPT를 보고 수업 후에 PPT를 하는 거죠. 아마도 데니스 오스틴이 37년 전 PPT를 발명했을 때, 언젠가 PPT가 이렇게 널리 보급될 것이라고는 예상하지 못했을 것입니다. 우리가 PPT를 만들면서 힘들었던 경험을 이야기하면 눈물이 납니다. "20페이지가 넘는 PPT를 만드는 데 3개월이 걸렸고, 수십 번 수정했어요. PPT를 보면 토할 것 같았어요. 한창 때는 하루에 다섯 장씩 했는데, 숨소리까지 냈어요." PPT였어요." 즉석 회의가 있으면 해야죠.

베이징 시간으로 6월 20일 이른 아침, 시애틀에서 열린 최고의 국제 컴퓨터 비전 컨퍼런스인 CVPR2024가 최우수 논문 및 기타 수상작을 공식 발표했습니다. 올해는 우수논문 2편, 최우수 학생논문 2편 등 총 10편의 논문이 수상하였습니다. 컴퓨터 비전(CV) 분야 최고 학회는 매년 수많은 연구기관과 대학이 모여드는 CVPR이다. 통계에 따르면 올해 총 1만1532편의 논문이 제출돼 2719편이 채택돼 합격률 23.6%를 기록했다. Georgia Institute of Technology의 CVPR2024 데이터 통계 분석에 따르면 연구 주제 관점에서 가장 많은 논문이 이미지 및 비디오 합성 및 생성입니다(Imageandvideosyn

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