文章主题：AI, ICLR, 2024, 蚂蚁集团
AI国际顶会ICLR 2024结果揭晓，蚂蚁集团11篇论文入选
近期，全球顶级人工智能会议之一ICLR 2024的论文接收结果已经公布。值得注意的是，我国知名企业蚂蚁集团共有11篇论文成功获得收录。在这11篇论文中，包括1篇口头报告、3篇重点展示以及7篇海报展示。这一成果充分展示了蚂蚁集团在人工智能领域的研究实力，也使得其在AI学术领域的前沿动态受到了广泛的关注。
（图：蚂蚁集团的《长视频中的多粒度噪声关联学习》被收录为Oral论文）
ICLR组委会今年的论文投稿量达到了7262篇，其录用率大约为31%。在这其中，有1.2%的论文被选中成为Oral论文，这意味着作者将有机会在会议中进行10分钟的口头演讲。另外，5%的论文获得了Spotlight论文的资格，它们可以在会议中获得4分钟的聚光灯展示。最后，剩下的93%的论文将以poster的形式呈现。可以看出，这三种论文的接受程度是按照重要性从高到低的顺序来排列的。
每年，ICLR Oral论文中的一大部分都会荣获“ICLR Best Paper”的荣誉，这也预示着新的研究趋势。今年的ICLR评选出了85篇Oral论文，其中包括蚂蚁集团的《Multi-granularity Correspondence Learning from Noisy Instructional Videos》这一重要研究成果。
在当今社会，短视频已经逐渐成为人们日常生活的重要组成部分，多模态技术也成为了人工智能领域的热点研究方向。然而，高昂的计算成本使得现有视频处理方法主要集中在对短视频片段的理解上，却忽视了长视频在时序上的依赖性。本论文创新地将长视频学习转化为短视频片段间的关联对齐，针对视频与文本之间存在的显著噪声关联问题，提出了一种统一的优化传输对齐方案，这不仅极大地提高了长视频的理解能力，同时也有效地节省了时间开销。
这个方案还具有通用性，提出的噪声关联处理方法可应用于其他模态需要进行内容对齐的模型预训练学习中。
三篇被Spotlight收录的论文分别为《iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting》、《Enhanced Face Recognition using Intra-class Incoherence Constraint》以及《Finite-State Autoregressive Entropy Coding for Efficient Learned Lossless Compression》。这三篇论文共同探讨了三种创新性的方法，分别针对时序预测、人脸识别以及无损压缩领域。首先，《iTransformer: Inverted Transformers Are Effective for Time Series Forecasting》这篇论文介绍了一种新颖的时间序列预测方法。该方法摒弃了传统模型的固定结构，而是在复杂时序预测任务中展现出优越性能，为复杂时序预测领域带来了全新的解决方案。其次，《Enhanced Face Recognition using Intra-class Incoherence Constraint》论文提出了一个提高人脸识别精确度的全新方法。通过引入类内不一致性约束，该方法成功提高了人脸识别的准确性和可靠性。最后，《Finite-State Autoregressive Entropy Coding for Efficient Learned Lossless Compression》这篇论文提出了一种基于查找表实现的可学习自回归模型，用于高效无损压缩算法。这种新算法在保证高压缩率和和高吞吐量的同时，实现了无损压缩的高效性。
自2017年起，ICLR、NeurIPS和ICML这三个顶级人工智能会议的论文接收量均呈现30%以上的年度增长率。其中，蚂蚁集团在最近一场的NeurIPS会议上，共有20篇研究论文获得采纳，涵盖了计算机视觉、自然语言处理、图神经网络以及图像处理等多个前沿的人工智能和机器学习领域。
（图：ICLR自2013年成立以来，每年的论文数量情况。2017年开始，论文数量攀升。）
ICLR近年受到业内好评，主要原因是其推行的Open Review评审制度，所有提交的论文都会接受所有同行的评价及提问，任何学者都可匿名或实名地评价论文。而在公开评审结束后，论文作者也能够对论文进行调整和修改。
据了解，过去五年，蚂蚁集团在国际顶级学术期刊和学术会议上发表论文近500篇，其中AI领域的论文300余篇。蚂蚁集团在人工智能领域持续进行技术投入，基于大规模业务场景的需求，布局了包括大模型、知识图谱、运筹优化、图学习、可信AI等在内的技术领域。返回搜狐，查看更多
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