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NeurIPS 2021論文放榜!清華投稿90篇排名第5,北大第9

作者:新智元 發(fā)布時(shí)間:

NeurIPS 2021論文放榜!清華投稿90篇排名第5,北大第9

作者:新智元 發(fā)布時(shí)間:

摘要:在被接收論文最多的22位學(xué)者中,華人占了8位。

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圖片來(lái)源:圖蟲(chóng)創(chuàng)意

NeurIPS 2021放榜啦!本屆 NeurIPS共有9122篇論文提交,其中2344篇被接收(占比26%)。其中,微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)劉鐵巖和Stefano Ermon接收論文最多,各為14篇。

NeurIPS 2021接收的論文放出了!

《argmax centroid》「榮獲」最短標(biāo)題的稱號(hào)。1.jpg

作者是來(lái)自北京大學(xué)的Chengyue Gong,得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的Mao Ye和達(dá)特茅斯學(xué)院的Qiang Liu。

《Habitat 2.0: Training Home Assistants to Rearrange their Habitat》的作者最多,有21個(gè)。2.jpg

https://arxiv.org/pdf/2106.14405.pdf

NeurIPS 2021 接收數(shù)據(jù)分析

今年提交的論文總共有9122篇,其中有2344篇被接收,比例為26%。

相比于2020年,雖然投稿減少了332篇,但是被接收的反而增加了444篇。3.jpg

谷歌總共提交了177篇論文,成為投稿最多的公司。

微軟、DeepMind、Facebook緊隨其后,分別為116篇、81篇和78篇。

國(guó)內(nèi)的BAT則再次聚首,以16篇、20篇和19篇分別排在第10、第7和第9位。

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MIT總共提交了142篇論文,成為投稿最多的高校,以3篇論文的優(yōu)勢(shì)超過(guò)投稿139篇的斯坦福。

CMU以117篇論文排名第三,比第四名伯克利多了1篇。

清華位列第五,北大位列第九。5.jpg

不出意料,美國(guó)依然霸榜投稿最多的國(guó)家,共提交了1431篇論文,占了總投稿的15.7%。

中國(guó)大陸排名第二,提交411篇論文,比美國(guó)要少1020篇。

英國(guó)位列第三,為268篇。

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在被接收論文最多的22位學(xué)者中,華人占了8位。

其中,微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)劉鐵巖被接收論文最多有14篇,和斯坦福大學(xué)的Stefano Ermon并列第一。

得克薩斯大學(xué)奧斯汀分校的助理教授汪張揚(yáng)也有13篇論文被接收。而且在ICLR 2021上,汪張揚(yáng)被接收的論文數(shù)也高居華人學(xué)者榜首。

北京大學(xué)的王奕森和UCLA的Quanquan Gu以12篇論文緊隨其后。

其中,王奕森的論文有兩篇中了Top 3%的Spotlight。

華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室的王云鶴、普林斯頓大學(xué)的Zhaoran Wang、微軟亞洲研究院的秦濤和IBM的Pin-Yu Chen分別有10篇、8篇、8篇和8篇論文被接收。

Bengio被接收的論文也為8篇。

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此外,在投稿的論文中,劉鐵巖的合作者最多,高達(dá)61位。

汪張揚(yáng)以51位排在第二。

王奕森為40位,超過(guò)Bengio的38位,排名第四。

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大展風(fēng)采的華人學(xué)者們

微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)劉鐵巖

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劉鐵巖博士,畢業(yè)于清華大學(xué),先后獲得電子工程系學(xué)士、碩士及博士學(xué)位。現(xiàn)任微軟亞洲研究院副院長(zhǎng),領(lǐng)導(dǎo)微軟亞洲研究院在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究工作。

劉鐵巖博士是人工智能領(lǐng)域的國(guó)際知名學(xué)者,國(guó)際電子電氣工程師學(xué)會(huì)院士(IEEE Fellow),美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)杰出會(huì)員(ACM Distinguished Member)。

劉博士還是卡內(nèi)基梅隆大學(xué)(CMU)兼職教授,諾丁漢大學(xué)榮譽(yù)教授,清華大學(xué)、中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)、南開(kāi)大學(xué)兼職教授和博士生導(dǎo)師。

他還擔(dān)任了包括WWW/WebConf、SIGIR、KDD、NIPS、ICML、AAAI在內(nèi)的諸多頂級(jí)國(guó)際會(huì)議的大會(huì)主席、程序委員會(huì)主席、本地主席和領(lǐng)域主席,以及IEEE模式分析和機(jī)器智能事務(wù)(TPAMI)、ACM信息系統(tǒng)事務(wù)(TOIS)、ACM網(wǎng)絡(luò)事務(wù)(TWEB)在內(nèi)的國(guó)際知名期刊的副主編或編委。

作為一名工業(yè)界實(shí)驗(yàn)室的研究員,劉博士為世界做出了獨(dú)特的貢獻(xiàn)。一方面,他的許多技術(shù)已經(jīng)被應(yīng)用到微軟的產(chǎn)品和在線服務(wù)上,比如必應(yīng)、微軟廣告、Windows、Xbox和Azure。另一方面,他也一直積極為學(xué)術(shù)界做貢獻(xiàn)。

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劉鐵巖博士的先鋒性工作促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)與信息檢索之間的深度融合,被國(guó)際學(xué)術(shù)界公認(rèn)為「排序?qū)W習(xí)」領(lǐng)域的代表人物。

他發(fā)明了幾個(gè)非常有影響力的算法和理論,包括列表排序法、關(guān)系排序法和排序的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論,在網(wǎng)絡(luò)搜索和計(jì)算廣告學(xué)等方向取得了卓越的學(xué)術(shù)成果。

在「排序?qū)W習(xí)」領(lǐng)域,他的學(xué)術(shù)論文已被引用萬(wàn)余次,并受斯普林格(Springer)出版社之邀撰寫了該領(lǐng)域的首部學(xué)術(shù)專著,并成為Springer計(jì)算機(jī)領(lǐng)域華人作者的十大暢銷書之一。

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同時(shí),他是LETOR基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建者,而LETOR是「排序?qū)W習(xí)」研究的必備實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。憑借他的深入研究和努力,「排序?qū)W習(xí)」已經(jīng)成為當(dāng)今各大搜索引擎的一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù),并繼續(xù)成為相關(guān)研究界最重要的方向之一。

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劉博士在深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、分布式機(jī)器學(xué)習(xí)等方面也頗有建樹(shù),發(fā)表了百余篇學(xué)術(shù)論文,被他引數(shù)萬(wàn)次。

他曾多次獲得最佳論文獎(jiǎng)、最高引用論文獎(jiǎng)、Elsevier 最高引中國(guó)學(xué)者獎(jiǎng)、中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)青竹獎(jiǎng)、中國(guó)AI英雄風(fēng)云榜技術(shù)創(chuàng)新人物獎(jiǎng)、AMiner全球最具有響力學(xué)者獎(jiǎng)(信息檢索領(lǐng)域)等獎(jiǎng)項(xiàng)。

早在2005年,劉博士就開(kāi)發(fā)出了世界上最大的文本分類器,可以在20臺(tái)機(jī)器上對(duì)超過(guò)25萬(wàn)個(gè)類別進(jìn)行分類。14.jpg

近幾年,劉博士和他的團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了許多可擴(kuò)展和高效的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,包括世界上最快和最大的主題模型(LightLDA,擁有一百萬(wàn)個(gè)主題,發(fā)布在WWW 2015上)、最高效和可擴(kuò)展的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LightRNN,發(fā)布在NIPS 2016上)和GBDT模型(LightGBM,目前已成為Kaggle比賽和KDD Cup中最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)工具之一),以及最快的神經(jīng)TTS引擎(FastSpeech,發(fā)布在NeurIPS 2019上)。15.jpg

FastSpeech的整體架構(gòu)

2018年,他幫助微軟在中英新聞翻譯任務(wù)上達(dá)到了人類專家的水平,并于次年獲得WMT機(jī)器翻譯比賽8項(xiàng)冠軍。

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2019年,他率團(tuán)隊(duì)研發(fā)了史上最強(qiáng)麻將AI Suphx,在國(guó)際知名麻將平臺(tái)「天鳳」上榮升十段,穩(wěn)定段位顯著超越人類頂級(jí)選手。

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微軟亞洲研究院高級(jí)首席研究員秦濤19.jpg

同是微軟亞洲研究院的學(xué)者,秦濤博士此次NeurIPS 2021也有8篇論文被接收。

秦濤博士,目前是微軟亞洲研究院的高級(jí)首席研究員,管理深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)小組,在清華大學(xué)獲得了博士學(xué)位和學(xué)士學(xué)位。

他的研究方向包括深度學(xué)習(xí)(應(yīng)用于機(jī)器翻譯、醫(yī)療保健、語(yǔ)音合成和識(shí)別、音樂(lè)理解和作曲)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)(應(yīng)用于游戲和現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題)、博弈論和多智能體系統(tǒng)(應(yīng)用于云計(jì)算、在線和移動(dòng)廣告)以及信息檢索和計(jì)算廣告。

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他是美國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(ACM)和美國(guó)電氣與電子工程師學(xué)會(huì)(IEEE)的高級(jí)會(huì)員,中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)兼職教授(博士顧問(wèn))。

而且,秦濤博士在微軟的2018年的中英新聞翻譯達(dá)到人類專家水平,2019年獲得的WMT機(jī)器翻譯比賽8項(xiàng)冠軍,世界上最強(qiáng)麻將AI Suphx的開(kāi)發(fā)中,都做出了重要的貢獻(xiàn)。22.jpg

華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室高級(jí)研究員王云鶴

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王云鶴博士此次NeurIPS 2021有10篇論文被接收。

王云鶴是北京華為諾亞方舟實(shí)驗(yàn)室的高級(jí)研究員,從事深度學(xué)習(xí)、模型壓縮、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等方面的工作,在北京大學(xué)獲得博士學(xué)位。

王云鶴博士憑借AdderNet系列研究,連獲CVPR 2020 Oral論文(AdderNet:Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?)和NeurIPS 2020 Spotlight論文(Kernel Based Progressive Distillation for Adder Neural Networks)。

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AdderNet在不影響性能的情況下顯著降低能耗和電路面積

AdderNet系列的目的是通過(guò)替換CNN中的所有卷積層(除了第一層和最后一層),依然可以在ResNet架構(gòu)上獲得與傳統(tǒng)CNN相當(dāng)?shù)男阅?,但是顯著降低能耗。

現(xiàn)在,他還在降低人工智能算法的成本這個(gè)領(lǐng)域繼續(xù)探索,希望提升低級(jí)視覺(jué)、檢測(cè)和自然語(yǔ)言處理等任務(wù)中AI模型的表現(xiàn)。

參考資料:
https://neurips.cc/Conferences/2021/AcceptedPapersInitial
https://www.msra.cn/zh-cn/people/tie-yan-liu
https://www.microsoft.com/en-us/research/people/tyliu/
https://www.microsoft.com/en-us/research/people/taoqin/
https://www.wangyunhe.site/

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