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3名高中生中了AI顶会NeurIPS!来自人大附中、北师大实验中学、上海星河湾双语学校
6579点击    2024-11-20 14:55


顶不住了,真的顶不住。


AI顶会NeurIPS公布了今年「高中组」论文的获奖结果。



3名国内的高中生,杀出重围,拿下了3篇Spotlight。


分别是中国人民大学附属中学Alan Wu、北京师范大学附属实验中学Yuhuan Fan、上海星河湾双语学校Tianrui Chen。


获奖的论文是:





获奖论文不仅会在NeurIPS官网上重点展示,第一作者们还会被邀请参加NeurIPS 2024的颁奖现场(PS:今年在加拿大温哥华举办)。


今年是NeurIPS首次设置了高中论文track,这次也是首次高中组开奖时间。虽然是第一次接收高中生论文,但是一点不影响这个赛道的卷。


大会一共收到了全球高中生提交的330个项目,最终,评出4篇获奖论文,21篇Spotlight,7.5%的中奖率一点不亚于硕士博士的竞争激烈程度。


已经不能用卷来形容AI圈了。。。


早在今年4月NeurIPS官宣开设高中组论文投稿的消息时,就引爆了社区。原本属于硕士和博士们的AI顶会,未成年的高中生也能参与了,这意味着什么各方说法不一。



首先,NeurIPS官方关于高中组项目的初衷是关注 「机器学习的社会影响」,要求是


  • 每份提交的作品必须完全由高中生作者独立完成;
  • 每份提交的内容都能突出使用机器学习产生的积极社会影响或产生积极社会影响的潜力;
  • 提交的论文需要遵从标准的 NeurIPS 格式和页数规定,审稿使用 OpenReview,每份提交内容都将由匿名审稿人进行评审打分。


适用的领域包括但不限于:农业、气候变化、教育、医疗、卫生、流浪、饥饿、食品、安全、精神、健康、贫困、水质等。


这次,3篇Spotlight项目也都是在医疗健康、地理上,小编目前只找到了1篇论文链接,就是人大附中的这篇《Vision-Braille: An End-to-End Tool for Chinese Braille Image-to-Text Translation》,研究主题是盲文图像到文本的端到端工具。


链接:

https://arxiv.org/abs/2407.06048


他们的研究工作是设计了一套端到端的盲文识别+翻译系统,输入是盲文图片,输出是中文汉字,也就是把盲文图片翻译成中文汉字。并且基于一个3亿参数的mT5-small模型进行了微调实验。



虽然这套pipeline已经非常成熟,但是对于一个没有ML背景的高中生来说,还是要恶补很多ML基础知识和操作,对比下自己的高中,我在发愁做题,别人在GPU上调参!


NeurIPS作为AI领域里含金量非常高的顶会,学术影响力是毋庸置疑的。在主会议中开设高中赛道,主办方想渗透到高中生群体,收揽优秀的种子人才,成为全球研究认可的顶尖会议,这确实已经是了。这么多ML博士还在焦虑怎么投中NeurIPS,现在就要强调高中生们的优秀了么,要把高中生带进这个狂野的世界了吗。


事实是,这种政策可能只对精英学校的孩子或者学术父母/顾问父母的孩子有帮助而已,而那些处境不利的学生或那些没有学术父母/导师的孩子甚至不知道 NeurIPS 是什么。


高中生已经有了选择意识,对科学感兴趣是件好事,但他们这么早就意识到科学的激烈竞争难道不是件坏事。


对于高中生来说,好好学习,学的开心,不要太早担心论文。


文章来自于“夕小瑶科技说”,作者“晓晓”。


关键词: AI , AI顶会 , NeurIPS , AI论文
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微调

【开源免费】XTuner 是一个高效、灵活、全能的轻量化大模型微调工具库。它帮助开发者提供一个简单易用的平台,可以对大语言模型(LLM)和多模态图文模型(VLM)进行预训练和轻量级微调。XTuner 支持多种微调算法,如 QLoRA、LoRA 和全量参数微调。

项目地址:https://github.com/InternLM/xtuner