Les articles exceptionnels de NeurIPS 2022 sont annoncés ! L'Université de Stanford a « défendu » avec succès le titre et Li Feifei a été nommé sur la liste des meilleurs apprentis

Le sommet international annuel sur l'intelligence artificielle NeurIPS, nom complet de Neural Information Processing Systems (Neural Information Processing Systems), se tient généralement en décembre de chaque année.

Cette année, c'est la 36ème édition de NeurIPS. Elle se tiendra sur deux semaines à partir du 28 novembre : ​​la première semaine se tiendra à la Nouvelle-Orléans, aux États-Unis, et la deuxième semaine sera en ligne. conférence.

En guise d'« apéritif » pour la réunion officielle, comme d'habitude, le comité d'organisation de NeurIPS annoncera officiellement la liste des articles gagnants. Les trois prix sont Outstanding Paper Award (Outstanding Paper Award), Outstanding Dataset et Benchmark Paper. Award(Outstanding Datasets and Benchmarks Papers) et Test of Time Award.

En tant que l'un des événements d'intelligence artificielle les plus prestigieux au monde, NeurIPS a reçu un total de 10 411 articles cette année, dont 2 672 ont été acceptés après examen, avec un taux d'acceptation de seulement 25,6 %.

Et l'article qui a finalement remporté le prix est l'un des meilleurs et peut pleinement représenter le plus haut niveau de recherche actuelle en neurosciences et en intelligence artificielle.

Sur la liste des prix, un total de 13 articles ont remporté le Outstanding Paper Award cette année, soit deux fois plus que l'année dernière (6 articles Outstanding Dataset and Benchmark Paper Award et Time Test Award) ; Deux articles et un article ont été publiés respectivement, et le nombre était le même que l'année dernière.

Selon la revue NeurIPS, le comité a sélectionné ces articles parce qu'ils « ont une créativité, une perspicacité, une clarté et un potentiel exceptionnels pour changer le monde » .

Parmi les 13 articles qui ont remporté le Outstanding Paper Award, 3 articles ont été fournis par des équipes chinoises et 2 résultats ont été complétés par des « classes entièrement chinoises ».

Il convient de mentionner que "MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge", qui a remporté le Outstanding Dataset and Benchmark Paper Award, a été rédigé par deux académiciens sino-américains et professeurs de l'Université de Stanford, Li Les disciples de Feifei Linxi Fan (premier auteur) et Yuke Zhu (co-conseiller) et d'autres l'ont complété.

Cet article propose un nouvel algorithme d'apprentissage d'agent capable de résoudre une variété de tâches ouvertes spécifiées dans un langage de forme libre en introduisant MineDojo, un nouveau framework construit sur le jeu Minecraft.

Parmi les 16 articles primés cette année, 4 d'entre eux impliquaient des chercheurs de l'Université de Stanford, et lors de la sélection 2021, 3 d'entre eux ont également été sélectionnés. Dans le domaine de la recherche sur l’intelligence artificielle, l’atout majeur de cette grande école américaine est évident.

Enfin, le prix le plus intéressant sélectionné chaque année est le Time Test Award, qui sélectionne spécifiquement des articles des temps anciens.

L'année dernière, ce prix a été remporté par des chercheurs de l'Université de Princeton. Cette année, il a été décerné à Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever et Geoffrey E. Hinton de l'Université de Toronto pour leur travail de 2012 « ImageNet Classification with Deep Convolutional ». Réseaux de neurones".

Parmi les raisons de ce prix, les juges de NeurIPS ont écrit : « En tant que premier CNN à être formé par le défi ImageNet, cette recherche de 2012 dépassait de loin la technologie de pointe de l'époque et a ouvert une nouvelle ère d'apprentissage profond et a un impact profond sur la communauté de l'apprentissage automatique "

Prix du papier exceptionnel

1. La détection hors distribution est-elle apprenable ?

(Zhen). Fang, Yixuan Li, Jie Lu, Jiahua Dong, Bo Han, Feng Liu)

2、Modèles photoréalistes de diffusion texte-image avec compréhension approfondie du langage

（Chitwan Saharia、William Chan、Saurabh Saxena等）

3、Élucider l'espace de conception des modèles génératifs basés sur la diffusion

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

4、ProcTHOR : IA incarnée à grande échelle utilisant la génération procédurale

（Matt Deitke、Eli ilt、Alvaro Herrasti等）

5、Utiliser le langage naturel et les abstractions de programmes pour inculquer des préjugés inductifs humains dans les machines

（Sreejan Kumar、Carlos G. Correa、Ishita Dasgupta等）

6、Un corpus neuronal Indexeur Pour la récupération de documents

（Yujing Wang 、 Yingyan Hou 、 Haonan Wang 等）

7 、 Théorèmes limites à haute dimension pour SGD: dynamique efficace et mise à l'échelle critique

（Gerard Ben aous 、 Reza Gheissari、Aukosh Jagannath）

8、Decente de gradient : l'optimiseur ultime

（Kartik Chandra、Audrey Xie、Jonathan Ragan-Kelley等）

9、Riemann Modélisation générative basée sur les scores ian

（Valentin De Bortoli、 Emile Mathieu、Michael John Hutchinson等）

10、Estimation de gradient avec des opérateurs Stein discrets

（Jiaxin Shi、Yuhao Zhou、Jessica Hwang等）

11、Une analyse empirique de la formation de grands modèles de langage optimisés pour le calcul

（Jordan Hoffmann、Sebastian Borgeaud、Arthur Mensch等）

12、Au-delà des lois de mise à l'échelle neuronale : battre la mise à l'échelle de la loi de puissance via l'élagage des données

（Ben Sorscher、Robert Geirhos、Shashank Shekhar等）

13、Échantillonnage à la demande : apprendre de manière optimale à partir de plusieurs distributions

（Nika Haghtalab、Michael Jordan、Eric Zhao ）

杰出数据集和基准论文奖

1、LAION-5B : Un ensemble de données ouvert à grande échelle pour la formation de modèles image-texte de nouvelle génération

（Christoph Schuhmann 、 Romain Beaumont 、 Richard Vencu等）

2、MineDojo : Créer des agents incarnés ouverts avec des connaissances à l'échelle d'Internet

（Linxi Fan、Guanzhi Wang、Yunfan Jiang等）

时间检验奖

1、ImageNet Classification avec convolution profonde Réseaux de neurones

（Alex Krizhevsky 、 Ilya Sutskever、Geoffrey E. Hinton）

详细获奖名单可见：

https://blog.neurip s.cc/2022/11/21/ annonce-des-neurips-2022-awards/

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!