ICLR 2027首轮评审,槽点有点多
ICLR 2027首轮评审,槽点有点多ICLR 2027首轮评审因标准差解释、模板化及AI生成意见、专业错配等问题引发质疑,研究者还指出大模型易混淆一般局限与关键缺陷;项目主席团队已推出限制投稿、强化互惠审稿及披露AI使用与全部交互记录等措施。
搜索
ICLR 2027首轮评审因标准差解释、模板化及AI生成意见、专业错配等问题引发质疑,研究者还指出大模型易混淆一般局限与关键缺陷;项目主席团队已推出限制投稿、强化互惠审稿及披露AI使用与全部交互记录等措施。
还在为 LoRA 训练不稳定、模型融合效果差、剪枝后性能大降而烦恼吗?来自香港城市大学、南方科技大学、浙江大学等机构的研究者们提出了一种简单的渐进式训练策略,CoTo,通过在训练早期随机失活一部分适配器,并逐渐提高其激活概率,有效缓解了层级不均衡问题,并显著增强了模型在多任务融合和剪枝等操作上的鲁棒性和有效性。该工作已被机器学习顶会 ICML 2025 接收。
最近,全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果:由 IDEA、清华大学、北京大学、香港科技大学(广州)联合团队提出的 ChartMoE 成功入选 Oral (口头报告) 论文。据了解,本届大会共收到 11672 篇论文,被选中做 Oral Presentation(口头报告)的比例约为 1.8%
最近,全球 AI 和机器学习顶会 ICLR 2025 公布了论文录取结果:由蚂蚁数科与清华大学联合团队提出的全新具身协同框架 BodyGen 成功入选 Spotlight(聚光灯/特别关注)论文。
这几天,学术圈的小伙伴肯定都很关注正在加拿大温哥华举办的机器学习顶会——NeurIPS 2024。本届会议于今日落下帷幕,共接收 15671 篇有效论文投稿,比去年增长了 27%,最终接收率为 25.8%。