ICLR 2024 の合格率は 31% です。清華大学 LCM 論文著者: 冗談を言ったら拒否されました。

国際学習表現会議（ICLR 2024）は今年で12回目となり、今年は5月7日から11日までオーストリアのウィーン展示センターで開催されます。

機械学習コミュニティにおいて、ICLR は比較的「若い」学術会議です。ディープラーニングの巨匠でありチューリング賞受賞者の Yoshua Bengio 氏と Yann LeCun 氏が主催し、最初のセッションは 2013 年に開催されました。しかし、ICLR はすぐに学術研究者の間で広く認知され、ディープラーニングのトップカンファレンスと見なされるようになりました。 Google Scholar の学術会議/ジャーナルランキングでは、ICLR は現在 NeurIPS よりも上位の 10 位にランクされています。

本日、ICLR 2024では論文提出者に対し、採択結果が順次通知されました。今セッションでは合計7,262件の論文が提出され、全体の採択率は約31％で、昨年（31.8％）と同じでした。また、スポットライト論文の割合は5％、口頭発表論文の割合は1.2％です。

研究分析ウェブサイト Paper Copilot は、ICLR 2024 に採択された論文の非常に詳細な統計を作成し、過去の年との直感的な比較を提供しました。

ウェブサイトアドレス: https://papercopilot.com/statistics/iclr-statistics/iclr-2024-statistics/

結果が出た後も喜ぶ人もいれば悲しむ人もおり、論文が受理された学者たちは皆、喜びを「誇示」した。

Machine Heartが報じたApple Vincentモデルが採用されたという朗報が届きました。この論文では、研究者らはエンドツーエンドの高解像度画像生成のためのマトリョーシカ拡散モデル (MDM) を提案しました。

ツイッター @thoma_gu

著名な AI 学者であり、Meta AI 研究科学者でもある Tian Yuandong 氏のチームは、Spotlight 論文を含む 4 つの論文が採択されました。

ツイッター @tydsh

シンガポール国立大学の大統領若手教授であるYou Yang氏のチームによる論文「InfoBatch: 偏りのない動的データプルーニングによるロスレストレーニングのスピードアップ」が口頭発表で受理されました。

ツイッター @YangYou1991

しかし、清華大学学際情報科学研究所の研究者らが発表したLCM（潜在的一貫性モデル）など、ICLR 2024の目玉となった論文もいくつかあるようだ。この論文は、主流のテキスト生成グラフモデルの効率を5～10倍向上させ、リアルタイムの連続グラフ生成も実現している。このモデルはリリースからわずか1か月で100万回以上視聴され、Hugging Faceプラットフォームで20万回以上ダウンロードされました。

論文の共同筆頭著者であるシミアン・ルオ氏は、これは「人生で最も面白いジョークだ」と嘆いた。

査読者の意見では、論文の以下の欠点が指摘されていました。効率と品質に最も大きな影響を与えた貢献が明確にされていない、拡張 PF-ODE を解くための計算の複雑さが示されていない、他の方法と比較して推論時間がどれだけ速くなったかが説明されていない、安定拡散に使用されるもの以外の LDM のパフォーマンスが示されていない、などです。

画像ソース: https://openreview.net/forum?id=duBCwjb68o