一年一度的ICLR顶会选用成果发布了！本年共7000多篇投稿论文，选用率31%。 昨夜...
一年一度的ICLR顶会选用成果发布了！本年共7000多篇投稿论文，选用率31%。
昨夜，AI圈的童鞋们收到ICLR官方推送的选用邮件后，纷繁晒出了成绩单。
邮件显现，本年ICLR 2024组委会共收到了7262篇投稿，整体选用率约为31%，与上一年类似（2023年总投稿数5000）。
其间spotlights论文的选用率为5%（约有363篇），Oral论文的选用率为1.2%（约有85篇）。
ICLR由图灵奖巨子Yoshua Bengio和Yann LeCun牵头举行，是世界公认的深度学习顶会之一。2013年敞开了第一届，一年举行一次。
ICLR的影响力也是逐步得到遍及学者的认可。在谷歌期刊排名中，ICLR位列第十。
Meta AI的科学家田渊栋发文称，自己团队共有4篇论文被ICLR接纳，其间一篇H-GAP仍是spotlight。
曾与何恺明一起提出ResNeXt架构的CV大神谢赛宁的一篇论文被选用为spotlight。
北大张铭教授发文恭喜恭喜组里博士沈剑豪、袁野，硕士留学生Srbuhi Mirzoyan跟华盛顿圣路易斯大学王晨光教师（2011-2016我组博士生）协作的论文被机器学习顶会ICLR 2024承受。
这篇论文引入了一个新的应战来测验神经模型的STEM技术，需求了解多模态视觉言语信息。研讨人员在数据集上测验了CLIP和ChatGPT等根底模型，它们只具有有限较低年级水平的技术（三年级的2.5%），远低于人类小学生（均匀54.7%）的体现，更不用说挨近专家水平的体现了。
还有微软亚洲研讨院团队提出的无模型视觉RL算法DrM被选用，无需任何专家演示或预先练习的常识，就能继续处理最难的运动和机器人操作使命。
这篇研讨构建了首个视觉场景下的数学推理基准，完成了112页的评价陈述，初次对GPT-4V等12个大模型的数学推理才能进行了深入分析。
研讨者称，多模态大模型的开展方兴未已，数学推理范畴未来可期，MathVista渐渐的变成了Google Gemini的多模态数学测验的基准之一。
还有来自霍普金斯大学的研讨人员的论文也被ICLR 2024选用为oral，首要研讨了了自监督3D模型在医学成像使命中的使用作用怎么。
这是一种新的增强拉格朗日算法，用于处理K-means聚类问题的Burer-Monteiro公式。
普林斯顿等组织研讨人员关于大模型微调对齐的研讨被选用为ICLR 2024的oral论文。
Spotlight的两篇，一个是提出了对立数据污染的LLM动态评价新方案DyVal，另一篇是根底模型年代的一个新的研讨方向——噪声模型学习。
选用为Poster的一篇是LLM指令调优主动评测基准PandaLM，另一篇是关于小模型协助LLM取得更好功能的研讨。
第一篇提出了一种用于在Riemannian流形上学习连续函数的生成模型，经过使用流形的几许特性和内涵坐标系的界说，能更好地捕捉函数的散布。
他们提出来叫Matryoshka分散模型新技术，一种专门用来生成高分辨率图画和视频的模型。
MDM的共同之处在于，使用NestedUNet架构，奇妙地将低分辨率的分散进程融入到高分辨率的生成进程中。
RT-Trajectory模型经过主动将描绘机器人运动的视觉概括添加到其练习中，来学习怎么样遵从指令。
英伟达无人驾驭团队的研讨EmerNeRF，一种重建动态驾驭场景的办法被ICLR选用。
Habitat 3.0是第一个支撑在多样化、传神的室内环境中，就人机交互使命进行大规模练习的模拟器
还有来自KAUST、Snap等团队提出了Magic123，是一个根据NeRF的单张图画生成3D mesh的深度学习结构。
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