博客文章也能中顶会：ICLR 2022开设博客投稿通道，还有机会跟经典论文原作者直接battle...

Posted 2021-10-12 QbitAl

兴坤 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

盆友们，ICLR今年有新的打开方式了——博客文章征集。

非正式讨论的自由平台，往往更容易发现问题、激发新的思考。因此新一届ICLR计划增加论坛讨论的形式，对以往的研究进行一次系统化梳理总结。

对此，会议方进一步解释称：

人工智能领域研究飞跃式发展，知识迭代速度越来越快，对成果的整理也是一项重要任务。以系统化的方式，将新积累的研究归纳替换到原有知识体系中，也能从中发现缺点收获新思路。

学术交流新方式

那么这次博客征稿新形式，ICLR打算怎么搞？

具体而言，跟ICLR正常投稿一样，博客征集采取完全匿名的方式，文章作者信息完全保密，以保证发表观点的公正。

对于文章格式要求，会议方给出了详细说明。

将提供的GitHub项目模版fork到自己的仓库，修改权限为private。写好帖子后添加到_posts文件夹中，对博客所做出的更改仅限于这个新添加的Markdown文件。

补充文章标题、标签、作者等信息，图片类则分别添加到public/images文件夹中。

提交时，需要删除一切作者相关信息，以ZIP压缩包的格式，发送到Open Review。ZIP压缩包中的README.txt文件需要包含所提交博客文章的具体信息。

在文章被接收以后，博主需要再次公开fork，并且在ICLR的仓库里申请一个Pull Request，把自己的分支merge进去。这样一来，GitHub就能记录博客文章的所有改动。

征稿内容范围则限定为往届会议发表的论文，主要是对前9届会议的研究进行总结扩展。

针对某篇甚至某些论文，无论是发表不同观点，还是提出疑问，博客文章都可以获得论文作者本人的反馈，这不比发邮件更高效？并且还是作者追着答疑解惑那种。

博客征集时间截止到2022年1月7日，文章接收结果将在2022年3月25日公布。

ICLR开展本届博客征集活动的目的，是为了给人工智能科学领域提供一个灵活的平台，以催生新见解或发现研究局限，激发对社会因素的思考、解决论文复现性问题，从而促进AI领域的发展。

ICLR 2022

人工智能顶会ICLR，全称为International Conference on Learning Representations（国际学习表征会议），由深度学习三巨头之二的Yoshua Bengio和Yann LeCun牵头创办，在AI领域具有举足轻重的地位。

2022年的ICLR会议依然以线上方式举行，会议日期为2022年4月25日至4月29日。

按照惯例，论文征集也已开放。具体时间安排如下（以PDT时间为准）：

• 摘要提交截止时间：2021年9月28日下午5点；
  

• 完整论文提交截止时间：2021年10月5日下午5点；
  

• 评论发布时间：2021年11月8日；
  

• 作者修改时间：2021年11月21日；
  

• 最终版论文提交截止时间：2022年1月24日。

论文提交网站已于9月14日开放。

会议方同样列出了部分论文相关主题：

• 无监督、半监督和监督表征学习

• 用于规划和强化学习的表征学习

• 计算机视觉和自然语言处理的表征学习

• 度量学习和核学习

• 稀疏编码和维度扩展

• 层次图模型

• 表征学习的优化

• 学习输出或状态的表示

• 最优传输

• 深度学习中的理论问题

• 表征学习的可视化或说明

• 实现问题、并行化、软件平台、硬件

• 在音频、语音、机器人、神经科学、计算生物学或任何其他领域的应用

• 对表征学习的社会思考，包括公平性、安全性、隐私和可解释性

相比往届，本届会议论文主题涵盖了更多方向领域，以适应人工智能学科的发展变化。

虽然去年激增的稿件数量引发了审稿人水平质疑舆论，但ICLR国际AI顶会的地位仍然不可动摇。在CORE 2021会议排名中，ICLR位于前7%的位置，并获得A*的最高排名评估。

参考链接：
[1] https://iclr.cc/Conferences/2022/CallForBlogPosts
[2] https://github.com/iclr-blog-track/iclr-blog-track.github.io
[3] https://iclr-blog-track.github.io//about/
[4] https://iclr-blog-track.github.io//submitting/
[5] https://iclr-blog-track.github.io/
[6] https://iclr.cc/Conferences/2022
论文提交网址为https : //openreview.net/group?id=ICLR.cc/2022/