Trong bài viết này, tôi muốn trình bày những bài báo xuất sắc và được trao giải hay nhất từ ​​TOP 5 hội nghị AI năm 2022: CVPR, ICLR, NeurIPS, ICML và ECCV.

CVPR 2022 ( Hội nghị về thị giác máy tính và nhận dạng mẫu )

Học cách giải quyết các vấn đề tối thiểu khó — Petr Hruby, Timothy Duff, Anton Leykin và Tomas Pajdla

Cảm biến rung quang học màn trập kép — Mark Sheinin, Dorian Chan, Matthew O'Toole, Srinivasa Narasimhan

EPro-PnP: Quan điểm n-điểm xác suất tổng quát từ đầu đến cuối để ước tính tư thế đối tượng bằng một mắt — Hansheng Chen, Pichao Wang, Fan Wang, Wei Tian, ​​Lu Xiong, Hao Li

Ref-NeRF: Giao diện phụ thuộc vào chế độ xem có cấu trúc đối với các trường bức xạ thần kinh — Dor Verbin, Peter Hedman, Ben Mildenhall, Todd Zickler, Jonathan Barron, Pratul Srinivasan

ICLR 2022 (Hội nghị quốc tế về biểu diễn học tập)

Analytic-DPM: Ước tính phân tích của phương sai ngược tối ưu trong các mô hình xác suất khuếch tán — Fan Bao, Chongxuan Li, Jun Zhu, Bo Zhang

Điều chỉnh siêu tham số với Quyền riêng tư vi sai của Renyi — Nicolas Papernot, Thomas Steinke

Những bước tiến trong học tập trong mạng thần kinh chuyển đổi — Rachid Riad, Olivier Teboul, David Grangier, Neil Zeghidour

Thuộc tính biểu cảm và xấp xỉ của mạng lưới thần kinh đồ thị — Floris Geerts, Juan L Reutter

So sánh phân phối bằng cách đo lường sự khác biệt ảnh hưởng đến việc ra quyết định — Shengjia Zhao, Abhishek Sinha, Yutong (Kelly) He, Aidan Perreault, Jiaming Song, Stefano Ermon

Sụp đổ thần kinh khi mất MSE: Sự gần gũi và động lực trên con đường trung tâm — XY Han, Vardan Papyan, David L. Donoho

Bootstrapped Meta-Learning — Sebastian Flennerhag, Yannick Schroecker, Tom Zahavy, Hado van Hasselt, David Silver, Satinder Singh

Hiểu về hiện tượng over-squashing và thắt cổ chai trên đồ thị thông qua độ cong — Jake Topping, Francesco Di Giovanni, Benjamin Paul Chamberlain, Xiaowen Dong, Michael M. Bronstein

Mô hình hóa hiệu quả các chuỗi dài với không gian trạng thái có cấu trúc — Albert Gu, Karan Goel, Christopher Re

PiCO: Định hướng nhãn tương phản để học nhãn một phần - Haobo Wang, Ruixuan Xiao, Yixuan (Sharon) Li, Lei Feng, Gang Niu, Gang Chen, Junbo Zhao

NeurIPS 2022 (Hội nghị về Hệ thống Xử lý Thông tin Thần kinh)

Phát hiện ngoài phân phối có thể học được không? — Zhen Fang, Yixuan Li, Jie Lu, Jiahua Dong, Bo Han, Feng Liu

Các mô hình khuếch tán văn bản thành hình ảnh chân thực với khả năng hiểu ngôn ngữ sâu sắc — Chitwan Saharia, William Chan, Saurabh Saxena, Lala Li, Jay Whang, Emily Denton, Seyed Kamyar SEYed Ghasemipour, Burcu Karagol Ayan, S. Sara Mahdavi, Raphael Gontijo-Lopes, Tim Salimans, Jonathan Ho, David J Fleet, Mohammad Norouzi

Làm sáng tỏ không gian thiết kế của các mô hình tạo dựa trên khuếch tán — Tero Karras, Miika Aittala, Timo Aila, Samuli Laine

ProcTHOR: Trí tuệ nhân tạo hiện thân quy mô lớn sử dụng thế hệ thủ tục — Matt Deitke, Eli VanderBilt, Alvaro Herrasti, Luca Weihs, Kiana Ehsani, Jordi Salvador, Winson Han, Eric Kolve, Aniruddha Kembhavi, Roozbeh Mottaghi

Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và trừu tượng hóa chương trình để thấm nhuần khuynh hướng quy nạp của con người vào máy móc — Sreejan Kumar, Carlos G Correa, Ishita Dasgupta, Raja Marjieh, Michael Hu, Robert D. Hawkins, Jonathan Cohen, Nathaniel Daw, Karthik R Narasimhan, Thomas L. Griffiths

Công cụ lập chỉ mục kho dữ liệu thần kinh để truy xuất tài liệu — Yujing Wang, Yingyan Hou, Haonan Wang, Ziming Miao, Shibin Wu, Hao Sun, Qi Chen , Yuqing Xia, Chengmin Chi, Guoshuai Zhao, Zheng Liu, Xing Xie, Hao Sun, Weiwei Deng, Tề Chương, Mao Dương

Các định lý giới hạn chiều cao cho SGD: Động lực hiệu quả và tỷ lệ tới hạn — Gerard Ben Arous, Reza Gheissari, Aukosh Jagannath

Gradient Descent: The Ultimate Optimizer — Kartik Chandra, Audrey Xie, Jonathan Ragan-Kelley, Erik Meijer

Mô hình sáng tạo dựa trên điểm của Riemannian — Valentin De Bortoli, Emile Mathieu, Michael John Hutchinson, James Thornton, Yee Whye Teh, Arnaud Doucet

Ước tính độ dốc với các toán tử Stein rời rạc — Jiaxin Shi, Yuhao Zhou, Jessica Hwang, Michalis Titsias, Lester Mackey

Một phân tích thực nghiệm về đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn tối ưu cho máy tính — Jordan Hoffmann, Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch, Elena Buchatskaya, Trevor Cai, Eliza Rutherford, Diego de las Casas, Lisa Anne Hendricks, Johannes Welbl, Aidan Clark, Tom Hennigan, Eric Noland , Kinda Millican, George van den Driessche, Bogdan Damoc, Aurelia Guy, Simon Osindero, Karen Simonyan, Erich Elsen, Oriol Vinyals, Jack William Rae, Laurent Sifre

Ngoài các quy luật mở rộng thần kinh: đánh bại quy luật lũy thừa thông qua cắt xén dữ liệu — Ben Sorscher, Robert Geirhos, Shashank Shekhar, Surya Ganguli, Ari S. Morcos

Lấy mẫu theo yêu cầu: Học tập tối ưu từ nhiều bản phân phối — Nika Haghtalab, Michael Jordan, Eric Zhao

LAION-5B: Bộ dữ liệu quy mô lớn mở để đào tạo các mô hình văn bản hình ảnh thế hệ tiếp theo — Christoph Schuhmann, Romain Beaumont, Richard Vencu, Cade W Gordon, Ross Wightman, Mehdi Cherti, Theo Coombes, Aarush Katta, Clayton Mullis, Mitchell Wortsman, Patrick Schramowski, Srivatsa R Kundurthy, Katherine Crowson, Ludwig Schmidt, Robert Kaczmarczyk, Jenia Jitsev

MineDojo: Xây dựng các đại lý hiện thân có kết thúc mở với kiến ​​thức quy mô Internet — Linxi Fan, Guanzhi Wang, Yunfan Jiang, Ajay Mandlekar, Yuncong Yang, Haoyi Zhu, Andrew Tang, De-An Huang, Yuke Zhu, Anima Anandkumar

ICML 2022 (Hội nghị quốc tế về học máy)

Bộ dự đoán phù hợp ổn định — Eugene Ndiaye

Quan niệm nhân quả về sự công bằng và hậu quả của chúng — Hamed Nilforoshan, Johann Gaebler, Ravi Shroff, Sharad Goel

Hiểu độ khó của bộ dữ liệu với thông tin có thể sử dụng trên V — Kawin Ethayarajh, Yejin Choi, Swabha Swayamdipta

Học hỗn hợp của các hệ động lực tuyến tính — Yanxi Chen, H. Vincent Poor

Quyền riêng tư miễn phí: Tính năng ngưng tụ bộ dữ liệu giúp bảo mật như thế nào? — Tian Dong, Bo Zhao, Lingjuan Lyu

G-Mixup: Tăng cường dữ liệu đồ thị để phân loại đồ thị — Xiaotian Han, Zhimeng Jiang, Ninghao Liu, Xia Hu

Các trình mô phỏng khác biệt có cung cấp các chính sách chuyển màu tốt hơn không? — Hyung Ju Suh, Max Simchowitz, Kaiqing Zhang, Russ Tedrake

Lựa chọn mô hình Bayesian, khả năng cận biên và khái quát hóa — Sanae Lotfi, Pavel Izmailov, Gregory Benton, Micah Goldblum, Andrew Gordon Wilson

Giải quyết trò chơi dự đoán Stackelberg với tổn thất bình phương nhỏ nhất thông qua cải cách bình phương nhỏ nhất có giới hạn hình cầu — Jiali Wang, Wen Huang, Rujun Jiang, Xudong Li, Alex L Wang

Tầm quan trọng của tính phi Markovianity trong thăm dò Entropy trạng thái cực đại — Mirco Mutti, Riccardo De Santi, Marcello Restelli

Thiết kế can thiệp với chi phí tối thiểu để xác định tác động nhân quả — Sina Akbari, Jalal Etesami, Negar Kiyavash

Monarch: Ma trận có cấu trúc biểu cảm để đào tạo chính xác và hiệu quả — Tri Dao, Beidi Chen, Nimit S Sohoni, Arjun Desai, Michael Poli, Jessica Grogan, Alexander Liu, Aniruddh Rao, Atri Rudra, Christopher Re

Nhà phê bình diễn viên được đào tạo bất lợi cho việc học tăng cường ngoại tuyến — Ching-An Cheng, Tengyang Xie, Nan Jiang, Alekh Agarwal

Kiểm toán công bằng chủ động — Tom Yan, Chicheng Zhang

Học cách gấp ngược từ hàng triệu cấu trúc dự đoán — Chloe Hsu, Robert Verkuil, Jason Liu, Zeming Lin, Brian Hie, Tom Sercu, Adam Lerer, Alexander Rives

ECCV 2022 (Hội nghị Châu Âu về Tầm nhìn Máy tính)

Về cách sử dụng linh hoạt của tương quan khoảng cách một phần trong học sâu - Xingjian Zhen, Zihang Meng, Rudrasis Chakraborty, Vikas Singh

Pose-NDF: Lập mô hình Đa tạp Tư thế Con người với Trường Khoảng cách Thần kinh — Garvita Tiwari, Dimitrije Antic, Jan E. Lenssen, Nikolaos Sarafianos, Tony Tung, Gerard Pons-Moll

Lý thuyết tập hợp cấp độ cho sự tiến hóa ngầm của thần kinh dưới các dòng chảy rõ ràng — Ishit Mehta, Manmohan Chandraker, Ravi Ramamoorthi

Xin chúc mừng tất cả các tác giả đã nhận được giải thưởng bài báo hay nhất tại các hội nghị AI lớn!!!