ICLR被曝巨大黑幕，评审和作者竟私下勾结？49.9%论文疑有AI审稿
ICLR被曝巨大黑幕，评审和作者竟私下勾结？49.9%论文疑有AI审稿由于规格高、论文多，顶会论文审稿过程的公平性和透明度，向来是业界关注和争议的焦点。
来自主题: AI技术研报
4713 点击 2024-05-09 19:30
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由于规格高、论文多，顶会论文审稿过程的公平性和透明度，向来是业界关注和争议的焦点。
首届ICLR时间检验奖，颁向变分自编码器VAE
ICLR 全称为国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations），今年举办的是第十二届，于 5 月 7 日至 11 日在奥地利维也纳展览会议中心举办。
亲爱的Prompt读者朋友们，或许你认为掌握了某种Prompt技术已经可以天下无敌，没什么解决不了的问题啦，那是你还没有进入AI应用的深水区！
近年来，大型语言模型（LLM）在数学应用题和数学定理证明等任务中取得了长足的进步。数学推理需要严格的、形式化的多步推理过程，因此是 LLMs 推理能力进步的关键里程碑， 但仍然面临着重要的挑战。
近，来自澳大利亚蒙纳士大学、蚂蚁集团、IBM 研究院等机构的研究人员探索了模型重编程 (model reprogramming) 在大语言模型 (LLMs) 上应用，并提出了一个全新的视角
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程，参与者可以篡改本地训练模型，从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患，如后门攻击。
尴了个大尬！ 人们还在嘲讽有人用ChatGPT写论文忘了删掉“狐狸尾巴”，另一边审稿人也被曝出用ChatGPT写同行评论了 。而且，还是来自ICLR、NeurIPS等顶会的那种。
随着生成模型（如 ChatGPT、扩散模型）飞速发展，一方面，生成数据质量越来越高，到了以假乱真的程度；另一方面，随着模型越来越大，也使得人类世界的真实数据即将枯竭。
RLHF 通过学习人类偏好，能够在难以手工设计奖励函数的复杂决策任务中学习到正确的奖励引导，得到了很高的关注，在不同环境中选择合适的人类反馈类型和不同的学习方法至关重要