螞蟻集團11篇論文成功入選ICLR 2024 AI國際頂會

最近，ICLR 2024，人工智慧頂尖會議，公佈了錄取結果。螞蟻集團在這次會議中有11篇論文被接收，其中1篇被評為口頭報告，3篇被選為焦點報告，另外7篇則為海報展示。螞蟻集團在人工智慧學術界的進展備受矚目。

（圖：螞蟻集團的《長影片中的多粒度雜訊關聯學習》收錄為Oral論文）

今年ICLR組委會收到了7,262篇論文投稿，錄取率約31%。根據錄用結果，其中1.2%的論文被錄用為Oral論文，這些作者將獲得10分鐘的口頭演講機會。另外5%的論文被錄用為Spotlight論文，這些作者將有4分鐘的聚光燈展示時間。剩下的論文將以海報形式進行展示。整體來說，Oral論文的重要性最高，其次是Spotlight論文，而Poster論文的重要性最低。

每年，ICLR Oral論文中有相當一部分會被評為“ICLR最佳論文”，這也意味著它們指引了新一年的研究方向。今年，ICLR選出了85篇Oral論文，其中包括螞蟻集團的《Multi-granularity Correspondence Learning from Noisy Instructional Videos》（從嘈雜的教學影片中進行多粒度關聯學習）。這篇論文提出了一種利用噪音教學影片進行學習的方法，透過多種粒度的關聯學習，提高了模型的性能和穩健性。這項研究對於解決現實世界中存在的噪音和不確定性問題具有重要意義，並為視訊理解領域的進一步發展提供了新的思路。

短影片已成為大眾日常生活的主要娛樂方式，而多模態技術則是當前AI領域的熱門研究方向。然而，由於計算資源開銷較大，現有的視訊工作主要集中於對片段的理解，而忽略了長影片中的時序依賴。為了解決這個問題，論文將長視頻學習轉化為短視頻片段間的關聯對齊。針對視訊與文字之間存在的雜訊關聯問題，研究提出了統一的最優傳輸對齊方案，這一方案顯著提升了長視訊的理解能力，並且在時間開銷上也取得了節省。透過這項研究，我們可以更好地理解長視頻，並且在處理視頻與文字之間的關聯時能夠更加準確和高效。

這個方案的通用性很強，提出的雜訊關聯處理方法適用於其他需要內容對齊的模型預訓練學習。

Spotlight收錄了三篇論文，它們分別是《iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting》（iTransformer：倒置Transformer對時序預測更加有效）、《Enhanced Face Recognition using Intra-class Incoherence Constraint Incoherence Constraint 》（利用類內不一致性約束增強的人臉辨識技術）和《Finite-State Autoregressive Entropy Coding for Efficient Learned Lossless Compression》（基於查找表實現的可學習自回歸模型用於高效無損壓縮演算法）。 第一篇論文介紹了一種新的時間序列預測方法，透過打破常規模型結構，在複雜時序預測任務中取得了全面領先的成果。這項研究對於改進時間序列預測的準確性和效率具有重要意義。 第二篇論文引入了一種新的方法來提高人臉辨識的精確度。此方法利用了類別內不一致性約束，進一步優化了人臉辨識技術。這項研究對於提高人臉辨識系統的性能和準確性具有重要意義。 第三篇論文提出了一個基於查找表實現的可學習自迴歸模型，用於高效無損壓縮。這項研究實現了高壓縮率和高吞吐率的無損壓縮演算法，對於資料壓縮和儲存方面具有重要的應用價值。 這三篇論文的發表都在各自領域取得了重要的突破和進展，為相關領域的研究和應用提供了有力支持。它們的出現豐富了學術界的研究成果，並為相關領域的發展帶來了新的可能性。

自2017年以來，ICLR每年收到的論文數量以30%的速度成長，而NeurIPS和ICML這兩個人工智慧頂會也呈現高速成長趨勢。在最近的NeurIPS會議上，螞蟻集團共有20篇論文被收錄，這些論文涵蓋了電腦視覺、自然語言處理、圖神經網路、影像處理等多個人工智慧和機器學習領域的前沿主題。這項成果進一步證明了螞蟻集團在人工智慧領域的卓越研究實力和創新能力。

（圖：ICLR自2013年成立以來，每年的論文數量情況。2017年開始，論文數量攀升。）

ICLR近年來受到業界好評，主要原因是其推行的Open Review評審制度，所有提交的論文都會接受所有同行的評價及提問，任何學者都可匿名或實名地評價論文。而在公開評審結束後，論文作者也能夠對論文進行調整與修改。

據了解，過去五年，螞蟻集團在國際頂尖學術期刊和學術會議上發表論文近500篇，其中AI領域的論文300餘篇。螞蟻集團在人工智慧領域持續進行技術投入，基於大規模業務場景的需求，佈局了包括大模型、知識圖譜、運籌優化、圖學習、可信AI等在內的技術領域。

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