NeurIPS 2022優秀論文重磅公佈！史丹佛大學成功「衛冕」，李飛飛高徒榜上有名
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- 2023-04-11 12:01:031055瀏覽
一年一度的國際人工智慧頂會NeurIPS，全名為神經資訊處理系統進展大會（Neural Information Processing Systems），通常在每年12月份舉辦。
今年已經是NeurIPS舉辦的第36屆，從11月28日開始共兩週：第一週在美國新奧爾良舉行，第二週則轉為線上會議。
作為正式開會的「前菜」，依照慣例NeurIPS組委會正式公佈得獎論文名單，三項大獎分別是傑出論文獎（Outstanding Papers ）、傑出資料集和基準論文獎（Outstanding Datasets and Benchmarks Papers）和時間檢驗獎（Test of Time Award）。
作為目前全球最負盛名的人工智慧盛會之一，今年NeurIPS共收到了10411篇論文，其中2672篇在審查後獲得接收，接收率僅為25.6%。
而能夠最終獲獎的論文，更是堪稱萬裡挑一，完全能代表當今神經科學和人工智慧研究的最高水平。
在獲獎名單上，今年共有13篇論文獲得傑出論文獎，數量是去年（6篇）的兩倍；傑出數據集和基準論文獎和時間檢驗獎分別頒發了2篇和1篇，數量與去年持平。
根據NeurIPS的評語，委員會之所以選擇這些論文，是因為它們「具有出色的創造力、洞察力、清晰度和改變世界的潛力」。
在獲得傑出論文獎的13篇中，有3篇論文由華人團隊提供，有2項成果更是由「全華班」完成。
值得一提的是，獲得傑出資料集和基準論文獎的《MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge》，由美籍華裔院士、史丹佛大學教授李飛飛的兩位弟子範麟熙（Linxi Fan，一作）和朱玉可（Yuke Zhu，聯合advisor）等人完成。
這篇文章透過引進建立在《我的世界》遊戲中的新框架MineDojo，提出了一種新穎的代理學習演算法，能夠解決以自由形式語言指定的各種開放式任務。
本年度獲獎的16篇獲獎論文中，有4篇都有史丹佛大學的研究員參與，而在2021年的評選中，他們同樣有3篇入選。在人工智慧研究領域，這所美國頂尖名校的領先優勢可見一斑。
最後，每年評選最有趣的獎，莫過於專門對古期論文進行評選的時間檢驗獎。
去年這項獎項由普林斯頓大學的研究員獲得，今年則頒發給了多倫多大學的Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton於2012年發表的成果《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。
在獲獎原因中，NeurIPS的評審寫道，「作為第一個接受ImageNet挑戰訓練的CNN，這項2012年的研究遠遠超過了當時最先進的技術，開啟了新一波深度學習浪潮，並對機器學習社區影響深遠。」
傑出論文獎
#1、Is Out-of-Distribution Detection Learnable?
（Zhen Fang、Yixuan Li、Jie Lu、 Jiahua Dong、Bo Han、Feng Liu）
##2、具有深度語言理解的真實感文本到圖像擴散模型
#（Chitwan Saharia、William Chan、Saurabh Saxena 等）
3、闡明基於擴散的生成模型的設計空間
#（Tero Karras、Miika Aittala、Timo Aila ) 、Samuli Laine）
##4、ProcTHOR：使用程式產生的大規模嵌入式人工智慧
#（ Matt Deitke、 Eli VanderBilt、Alvaro Herrasti 等）
5、使用自然語言和程式抽象向機器灌輸人類歸納偏差
#（Sreejan Kumar、Carlos G. Correa、Ishita Dasgupta 等）
6、用於文件檢索的神經語料庫索引器
#（王玉靜、侯迎彥、王浩南等）
7、SGD的高維度極限定理：有效動力學與臨界標度
#（Gerard Ben Arous、Reza Gheissari、Aukosh Jagannath）
#8、梯度下降：終極優化器 ##（Kartik Chandra、Audrey Xie、Jonathan Ragan-Kelley等）
#9、基於黎曼分數的生成模型
#（Valentin De Bortoli、Emile Mathieu、Michael John Hutchinson等）
#10、離散斯坦因算子的梯度估計
##（施嘉欣、週宇豪、黃傑西卡等）
#11、計算最優大語言模型訓練的實證分析
##（Jordan Hoffmann、Sebastian Borgeaud、Arthur Mensch等）
##12、超越神經標度法則：擊敗力量透過資料剪枝進行規律縮放
#（Ben Sorscher、Robert Geirhos、Shashank Shekhar 等）
##13、On-需求抽樣：從多個分佈中最佳化學習
（Nika Haghtalab、Michael Jordan、Eric Zhao）
#傑出資料集與基準論文獎##1、LAION-5B：用於訓練下一代圖文模型的開放大規模資料集
#（Christoph Schuhmann 、 Romain Beaumont 、 Richard Vencu 等）
##2、MineDojo：利用網路規模的知識建立開放式實體代理
（範林西、王冠志、蔣雲帆等）
時間檢定獎1、深度卷積神經網路的ImageNet分類
##（Alex Krizhevsky 、 Ilya Sutskever、Geoffrey E. Hinton）
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