[Quelle: Global Network]

【環球網科技綜合報導】3月31日消息，近日，全球AI和機器學習頂會 ICLR 2025 公佈了論文錄取結果。今年大會共接收了11,565份投稿，收錄率為32.08%，入選Spotlight（聚光燈/特別關注）和Oral Presentation (口頭報告)的比例則約為5.1%。

Die ICLR ist eine der wichtigsten Konferenzen im Bereich Deep Learning und findet jährlich statt. Akzeptierte Dissertationsthemen umfassen Bereiche wie maschinelles Sehen, Computational Biology, Spracherkennung, Textverständnis, Spiele und Robotik.

In diesem Jahr wurden eine Reihe von Arbeiten von chinesischen Universitäten und Internetunternehmen von IMCLR 1 akzeptiert, darunter Spotlight und Oral. Zum Beispiel wurden 0 Arbeiten an der Hillhouse School of Artificial Intelligence der Chinesischen Universität angenommen; Ant Group hat 0 Artikel akzeptiert, von denen 0 Spotlight sind.

讓人印象深刻的是，由斯坦福大學和香港科技大學學者聯合撰寫的論文（SCALING IN-THE-WILD TRAINING FOR DIFFUSION- BASED ILLUMINATION HARMONIZATION AND EDITING BY IMPOSING CONSISTENT LIGHT TRANSPORT），文章在訓練過程中引入一致光線（Imposing Consistent Light，簡稱 IC-Light）傳輸，該方法基於物理原理，支援穩定且可擴展的光照學習，使模型能夠統一處理各種數據源。而且確保模型行為基於物理原理，僅修改圖像的光照，而不改變其他內在屬性。這篇論文在評審中獲得了滿分，成為 ICLR 2025 Best Paper 的熱門。此外，這一研究的相關Github專案已有7千多star。

Spotlight, das gemeinsam von der Tsinghua University und Ant Digital verfasst wurde, ist ebenfalls eine auffällige Forschungsrichtung - BodyGen: Advancing towards Efficient Embodiment Co-Design / BodyGen: Towards Efficient Robot Form-Control Co-Design, das versucht, Roboter dazu zu bringen, sich wie Menschen "autonom zu entwickeln". In diesem Beitrag wird ein neues Embodied Co-Design-Schema namens BodyGen vorgeschlagen, das mit Hilfe von Reinforcement Learning und tiefen neuronalen Netzen in sehr kurzer Zeit die beste Roboterform in der aktuellen Umgebung entwickeln kann und damit einen neuen Weg für die Evolution der verkörperten Intelligenz eröffnet. BodyGen versucht, Ergebnisse zu untersuchen, die zeigen, dass BodyGen eine durchschnittliche Leistungssteigerung von 03,0 % im Vergleich zum Stand der Technik erzielte.

據瞭解，ICLR 2025將於4月24日至4月28日在新加坡展覽中心（Singapore EXPO）舉行。（勃潺）