„ICML 2023-Zulassungsergebnisse veröffentlicht: Akzeptanzrate 27,9 %'

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Freigeben: 2023-04-26 13:37:07
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ICML 2023 ist die 40. internationale Konferenz für maschinelles Lernen und findet vom 23. bis 29. Juli 2023 in Hawaii, USA, statt. Gerade erst gab die Konferenz die Ergebnisse der diesjährigen Papierannahme bekannt.

录用1827篇,接收率27.9%,ICML 2023接收结果公布

In diesem Jahr gingen beiICML insgesamt 6538 Einreichungen ein, von denen 1827 angenommen wurden, mit einer Annahmequote von etwa 27,9 %. Zum Vergleich: Letztes Jahr gingen insgesamt 5.630 Einreichungen ein, 1.117 kurze mündliche Vorträge und 118 lange mündliche Vorträge wurden angenommen, mit einer Annahmequote von 21,94 %. ICML-Beamte geben an, dass jede Einreichung vom Area Chair und dem Senior Area Chair geprüft wird, um sicherzustellen, dass jede Einreichung ordnungsgemäß bewertet wird.

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Leider hat ICML nur die Akzeptanzergebnisse bekannt gegeben und die Papierakzeptanzliste wurde noch nicht veröffentlicht. Sie können einen Moment warten.

Gleichzeitig begannen einige Forscher, deren Arbeiten angenommen wurden, ihre Freude zu teilen. Ali Hatamizadeh, ein Forschungswissenschaftler bei NVIDIA, sagte, dass ihre Forschung zu GC ViT (Global Context Vision Transformers) in ICML 2023 aufgenommen wurde.

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Für ICML 2023 wurde auch eine Studie von Google ausgewählt, die das BabelCode-Framework für die Bewertung mehrsprachigen Codes vorschlug und die Auswirkungen der PL-Verteilung auf Trainingsdaten untersuchte.

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Pietro Mazzaglia, Doktorand in Künstlicher Intelligenz und Robotik an der Universität Gent, sagte, dass ihre Arbeit „Mastering the Unsupervised Reinforcement Learning Benchmark from Pixels“ als ICML 2023 Oral angenommen wurde.

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Das Large Language Model (LLM) ist in letzter Zeit immer beliebter geworden, und eine Analysesuite zu LLM wurde auch als Oral akzeptiert.

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Unter den vielen ausgewählten Arbeiten wurde auch eine Studie zu physikalisch inspirierten Generationsmodellen, einheitlichen Diffusionsmodellen und PFGM vom ICML 2023 angenommen.

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Ein Artikel zur globalen Optimierung der parametrischen Funktionsnäherung wurde ebenfalls angenommen.

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Manche sind für eine Weile froh und manche sind traurig über die Freunde, deren Beiträge nicht angenommen wurden. Sie können zu anderen Top-Konferenzen wechseln.

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Quelle:51cto.com
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