机器之心报道
机器之心编辑部
前日，ICLR 2023 获奖论文揭晓出来了！张博航、罗胜杰、王立威以及贺笛，他们来自北京大学，荣获了杰出论文奖，孔祥哲来自清华大学，黄文炳来自中国人民大学高瓴人工智能学院，刘洋同样来自清华大学，他们获得了杰出论文奖提名。
全称为国际学习表征会议的 ICLR ，今年要举办的是第十一届，会于 5 月 1 日至 5 日在卢旺达首都基加利线下举办。
在机器学习的社区里头，ICLR属于比较“年轻”的顶级学术会议，它是被深度学习领域的巨头、荣获图灵奖的人士以及Yann LeCun带头举办起来的，直到2013那一年才首次举办第一届。然而ICLR迅速并且很快便得到了学术界研究者们的普遍认可，被视作深度学习方面的顶级会议。在相关的学术会议或者杂志的排名当中，ICLR当前处于第十位，位次比 要高。
根据今年2月份所公布的接收相关数据，就今年的接收情况进行统计时，ICLR接收了将近5000篇投稿，其整体接收率为31.8%，该接收率接近去年的32.26%。今年存在一个状况，那就是接收论文的tag会有两个，其中一个是论文类型，比如oral等，另外一个是关于某种方式 。
处在top5%的论文，其内容涵盖了、in-、扩散模型等方面的内容。
近日公布的获奖论文里，有4篇论文荣获杰出论文奖，有5篇论文得到杰出论文奖提名。其中，来自北京大学的张博航、罗胜杰、王立威、贺笛一同获得了一篇杰出论文奖，清华大学的孔祥哲，以及中国人民大学高瓴人工智能学院的黄文炳、清华大学的刘洋共同获得了一篇杰出论文奖提名。
杰出论文奖
论文 1：关于具有令牌的密集任务的少样本情况，的，论文，1 。
拥有者是金，金，赵，钟罗，洪，创作者是金，金，赵，钟罗，洪，作撰人是金。
机构：KAIST、微软亚研
论文链接：
一种用于密集预测任务的少样本学习被该论文提出来了，这种密集预测任务涵盖语义分割、深度估计、边缘检测以及关键点检测等，该研究提出了一个简单的统一模型，它能够处理所有密集预测任务，并且包含多项关键创新，该项研究将会激发密集预测的进一步发展，所提方法比如视觉 token 匹配、情景（）元学习可用于相关的多任务学习问题 。
论文二：通过图展现的图神经网络的力量 ，句号。
作者：张博航, 罗胜杰, 王立威, 贺笛
机构：北京大学
论文链接：
那份论文是依据双连通性，进而提出一种GNN表达性方面度量的全新指标，确切来讲，该项研究给出了一种借助节点间距离的全新算法，并且放到合成数据以及真实数据当中予以了演示，此项研究显示出：双连通性问题于理论及实践层面均有着广泛的潜在应用。
论文 3：: Text-to-3D using 2D
作者是，本·普尔，阿杰·贾殷，T，还有本 。
机构：谷歌研究院、加州大学伯克利分校
论文链接：
该论文给出了一种基于文本生成3D模型的有效办法，且不需要3D模型当作训练数据。该论文的关键想法是运用本生成图像的扩散模型，且借助把误差信号反向传播至3D模型的神经辐射场来生成3D模型。该方法是SOTA图像生成与3D建模的巧妙搭配，在实践里效果很棒，还会启发各类后续工作，包含基于文本的3D视频生成。
你提供的内容似乎不太完整或不太清晰准确，不太能明确其确切含义并进行合理改写。你可以补充完整正确的内容以便我能更好地为你改写。
作者是，Erik，Savva，Irfan Essa，Lee，Ari S.，Dhruv Batra ，是这样的，没错的，这就是作者 。
机构：佐治亚理工学院、Meta AI 等
论文链接：
这样一篇论文，是依据认知科学以及机器学习的跨学科方式，使得那种仅仅拥有自我运动，这其中是不具备其他任何感知的导航智能体，能够学到有效表征，进而实现有效导航，此研究对于表征学习有着重要意义。
杰出论文奖提名
除了，有4篇杰出论文，ICLR 2023，另外还有5篇论文，获得了杰出论文奖提名。
论文 1： , and Self- in Deep
作者： Allen-Zhu, Li
机构：Meta、
论文链接：
论文尝试着力于全新理论视角层面去理解知识的蒸馏，作者持有这样的观点，那就是针对自然的多视图结构而言，当不存在蒸馏这种情况的时候神经网络仅仅能够以只基于部分特点来进行训练，然而蒸馏能够对这一问题起到缓和作用，此篇论文给出了用以证实这一点的做了简化处理的示例，这对人们在更好地去领会认识知识蒸的有效性方面是有所帮助的。
这个存在较多错误和不完整表述，不太能准确理解其确切含义并进行有效改写。请你检查或补充清晰准确的内容后再让我改写 正常来说，可理解为“论文2：无压力博弈 经由。
作者是Anton，David J Wu，Adam Lerer，Gray，Athul Paul Jacob，H，Noam Brown 。
机构：Meta AI、MIT
论文链接：
该论文主题为多回合的算法开发，多阶段的算法开发，多人游戏的算法开发，提出运用一种类似自我对弈的策略，来寻觅游戏均衡状态，于一个受人类玩家喜爱的复杂多人棋盘游戏上对该算法做了测试，其中，把寻求平衡的策略跟行为克隆结合起来 。
论文 3：On the and non- self-
我不太明确你对于这个内容具体精确的改写要求，按照目前的指令，我先试着改写为：有一位作者，其名为Yubei Chen，还有其他一些情况，。
机构：Meta AI 等
论文链接：
在自监督学习这个范畴之内，各种各样的方法好像不存在丝毫相同之处，然而在实际运用当中却展现出相仿的表现。那篇论文针对各种各样的自监督学习方法展开了剖析探究之举，进而发觉了它们所具备的相同点。那篇论文开展了针对一些流行的自监督学习方法的研究工作，证实了其提出的理论能够被运用于实际方法方面。这一篇论文对于自监督学习领域而言具备重要的意义。
论文 4： as 3D Graph
作者：孔祥哲，黄文炳，刘洋
有关方面有：清华大学计算机系，清华大学存在智能产业研究院，中国人民大学设有高瓴人工智能学院，还有北京智源人工智能研究院 。
论文链接：
存在一个重要问题是抗体设计，其属于药物研发范畴，有着重要应用前景在前。本文给出一种进行抗体设计之方法是基于等变图神经网络的 MEAN，于给定抗原、抗体重链和它自身轻链的各项条件情形下，达成了抗体 CDRs 的设计以及优化这一结果所为 。与过去方法形成不同之处在于，MEAN 在状况上不但考虑了更全面意义的「上下文信息」，并且还能够直接生成抗体 CDRs 的 1D 这样的氨基酸序列以及其 3D 下对应的构象，在效率方面具备更高特性 。在针对满足多个数据集的完整实验工作开展以后，MEAN 在效果角度显著比既有方法更具优势 。论文有望为后续湿实验研究提供一种高效的算法工具。
文稿五：具有：多种细胞类型组合而成的一个集合 ，标点符号是冒号 ，文稿五的内容里包含这样的表述 ，“具有”之后。
以下是改写后的内容：作者是，詹姆斯·C·R，威尔，苏里亚，。
机构：斯坦福大学、牛津大学、UCL
论文链接：
此项研究是受到生物学的启发才得以开展的，它揭示出了机器学习跟神经科学之间存在着奇特有趣的关联纽带，并以数学方式证实了机器学习之中所存在的约束条件会致使线性网络出现杂乱缠结得以解开的状况，该研究凭借实验表明，同样那个约束条件在非线性情形下同样具有可实施的效用，总体而言，这项研究是从数学这个角度针对单个神经元以及大脑结构给予了更为深入层次的理解。
参考链接：
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