7262篇提交,ICLR 2024爆火,两篇国内论文获杰出论文提名

AI-Agent3个月前发布 almosthuman2014
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7262篇提交,ICLR 2024爆火,两篇国内论文获杰出论文提名

 

文章摘要


【关 键 词】 ICLR 2024深度学习图像扩散状态空间模型蛋白质设计

本文是对国际学习表征会议(ICLR 2024)的杰出论文奖和荣誉提名奖的总结。ICLR 是深度学习领域的顶级学术会议,由 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头举办。本届会议共收到 7262 篇提交论文,接收 2260 篇,整体接收率约为 31%。

杰出论文奖(5篇):

1. Generalization in diffusion models arises from geometry-adaptive harmonic representations
– 作者:Zahra Kadkhodaie 等,来自纽约大学和法兰西公学院。
– 主题:图像扩散模型的泛化和记忆方面的深入分析。

2. Learning Interactive Real-World Simulators
– 作者:Sherry Yang 等,来自 UC 伯克利、Google DeepMind、MIT 和阿尔伯塔大学。
– 主题:通过生成模型学习真实世界交互的通用模拟器 UniSim。

3. Never Train from Scratch: Fair Comparison of Long-Sequence Models Requires Data-Driven Priors
– 作者:Ido Amos 等,来自特拉维夫大学和 IBM。
– 主题:状态空间模型和 transformer 架构对建模长期序列依赖性的能力。

4. Protein Discovery with Discrete Walk-Jump Sampling
– 作者:Nathan C. Frey 等,来自基因泰克和纽约大学。
– 主题:基于序列的抗体设计问题的新建模方法。

5. Vision Transformers Need Registers
– 作者:Timothée Darcet 等,来自 Meta。
– 主题:vision transformer 网络的特征图中的人工痕迹问题。

荣誉提名奖(11篇):

1. Amortizing intractable inference in large language models
– 作者:Edward J Hu 等,来自蒙特利尔大学和牛津大学。

2. Approximating Nash Equilibria in Normal-Form Games via Stochastic Optimization
– 作者:Ian Gemp 等,来自 DeepMind。

3. Beyond Weisfeiler-Lehman: A Quantitative Framework for GNN Expressiveness
– 作者:张博航等,来自北京大学和北京智源人工智能研究院。

4. Flow Matching on General Geometries
– 作者:Ricky T. Q. Chen 和 Yaron Lipman,来自 Meta。

5. Is ImageNet worth 1 video? Learning strong image encoders from 1 long unlabelled video
– 作者:Shashanka Venkataramanan 等,来自中佛罗里达大学、Google DeepMind、阿姆斯特丹大学等。

6. Meta Continual Learning Revisited: Implicitly Enhancing Online Hessian Approximation via Variance Reduction
– 作者:Yichen Wu 等,来自香港城市大学、腾讯 AI 实验室、西安交通大学等。

7. Model Tells You What to Discard: Adaptive KV Cache Compression for LLMs
– 作者:Suyu Ge 等,来自伊利诺伊大学厄巴纳 – 香槟分校、微软。

8. Proving Test Set Contamination in Black-Box Language Models
– 作者:Yonatan Oren 等,来自斯坦福大学、哥伦比亚大学。

9. Robust agents learn causal world models
– 作者信息未提供。

这些论文涵盖了深度学习、机器人学、蛋白质设计、图像处理等多个领域,展示了 ICLR 在推动机器学习领域研究方面的重要作用。

原文和模型


【原文链接】 阅读原文 [ 3021字 | 13分钟 ]
【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 moonshot-v1-32k
【摘要评分】 ★★★★☆

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