7262篇提交，ICLR 2024爆火，两篇国内论文获杰出论文提名

今年共评选出 5 篇杰出论文奖以及 11 篇荣誉提名。

ICLR 全称为国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations），今年举办的是第十二届，于 5 月 7 日至 11 日在奥地利维也纳展览会议中心举办。

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在机器学习社区中，ICLR 是较为「年轻」的顶级学术会议，它由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头举办，2013 年才刚刚举办第一届。不过 ICLR 很快就获得了学术研究者们的广泛认可，被认为是深度学习的顶级会议。

本届会议共收到了 7262 篇提交论文，接收 2260 篇，整体接收率约为 31%，与去年持平（31.8%）。此外 Spotlights 论文比例为 5%，Oral 论文比例为 1.2%。

相比于往年，无论是参会人数还是论文提交量，ICLR 的热度可以说是有极大的提升。

历届 ICLR 论文数据图

在近日公布的获奖论文中，大会评选出了 5 篇杰出论文奖和 11 篇荣誉提名奖。

5 篇杰出论文奖

Outstanding Paper winners

论文：Generalization in diffusion models arises from geometry-adaptive harmonic representations

论文地址：链接
机构：纽约大学、法兰西公学院
作者：Zahra Kadkhodaie、Florentin Guth、Eero P. Simoncelli、Stéphane Mallat

本文对图像扩散模型的泛化和记忆方面进行了重要的深入分析。作者通过实证研究了图像生成模型何时从记忆输入切换到泛化模式，并通过几何自适应谐波表示与谐波分析的思想建立联系，从架构归纳偏差的角度进一步解释了这一现象。本文涵盖了我们对视觉生成模型理解中缺失的关键部分，对未来研究启发巨大。

论文：Learning Interactive Real-World Simulators

论文地址：链接
机构：UC 伯克利、 Google DeepMind、 MIT、阿尔伯塔大学
作者：Sherry Yang、 Yilun Du、 Kamyar Ghasemipour、Jonathan Tompson、Leslie Kaelbling、Dale Schuurmans、Pieter Abbeel

跨多个来源聚合数据以训练机器人基础模型是一个长期目标。由于不同的机器人具有不同的感知运动接口，这给跨大规模数据集的训练带来了重大挑战。

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(以下省略荣誉提名部分)

参考链接：ICLR 2024 Outstanding Paper Awards

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