本文主要报道了NeurIPS 2024年会在加拿大温哥华的盛况，包括最佳论文奖的揭晓和时间检验奖的颁发。同时，介绍了NeurIPS作为人工智能领域的顶级盛会的重要性和影响力。文章还详细描述了获奖论文的研究内容和意义，以及LLM在科学论文审查中的实验评估。最后，文章总结了NeurIPS 2024的圆满落幕展示了全球科研人员的智慧和创造力，并展望了人工智能领域的未来。
NeurIPS 2024年会吸引了165000名参会者，共录用15000多篇论文，再次刷新历史记录。北大字节团队和新加坡国立大学团队获得最佳论文奖，分别提出了视觉自回归建模方法和随机泰勒导数估计器方法，具有里程碑意义。
Ilya Sutskever凭借Seq2Seq模型获得时间检验奖，成为连续三年获得该奖项的传奇人物，对人工智能领域产生深远影响。
NeurIPS 2024还颁发了数据集与基准赛道的最佳论文奖。PRISM数据集全面绘制了AI模型与人类交互的复杂图景，深入了解了AI与不同文化、不同背景人群的交互细节。
NeurIPS 2024评估了LLM作为科学论文作者清单助手的效果。实验显示，LLM清单助手有助于确保科学研究的严谨性，但不应完全替代人工审查。大多数作者表示使用LLM清单助手的体验积极，愿意根据反馈修改论文。
在这个科技日新月异的时代，人工智能领域的每一次突破都牵动着全球科研人员和科技爱好者的心。近日，备受瞩目的NeurIPS 2024年会在加拿大温哥华圆满落幕，最佳论文奖也随之揭晓，为这场年度盛会画上了浓墨重彩的一笔。今年，来自北京大学、字节跳动，以及新加坡国立大学（NUS）的团队凭借卓越的研究成果摘得桂冠，再次展示了中国在AI领域的深厚底蕴和强劲实力。
作为人工智能领域的顶级盛会，NeurIPS（Neural Information Processing Systems Conference）一直以来都是全球科研人员交流思想、展示成果的重要平台。今年，NeurIPS 2024年会更是吸引了来自世界各地的165000名参会者，共同见证了人工智能领域的最新进展和未来趋势。
本次年会，共有15000多篇论文提交，经过严格的评审流程，最终录用率为25.8%，再次刷新了历史记录。这些论文涵盖了从大模型、文生图/文生视频、强化学习到优化等多个热门研究方向，展示了人工智能技术的广泛应用和巨大潜力。
在万众瞩目下，NeurIPS 2024最佳论文奖终于揭晓。两篇获奖论文分别来自北大字节团队和新加坡国立大学Sea AI Lab团队，他们的研究成果在人工智能领域具有里程碑式的意义。
北大字节团队提出的视觉自回归建模（Visual Autoregressive Modeling，VAR）方法，打破了传统图像生成方式的局限，开启了一种全新的范式。VAR通过粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”，实现了类似GPT的AR模型在图像生成中的超越。这种简单直观的方法不仅提高了图像生成的质量，还显著提升了推理速度、数据效率和可扩展性。VAR的提出，为图像生成领域的研究开辟了新的道路。
而新加坡国立大学和Sea AI Lab团队则聚焦于高维高阶微分算子的计算难题。他们提出的随机泰勒导数估计器（STDE）方法，通过高阶自动微分（AD）高效评估分摊方案，成功解决了优化神经网络在处理高维和高阶微分算子时的计算复杂度问题。STDE的提出，为科学计算和物理模拟等领域的研究提供了强有力的支持。
Ilya Sutskever连续三年问鼎时间检验奖，创造历史
除了最佳论文奖外，NeurIPS 2024还颁发了时间检验奖。这一奖项旨在表彰那些对人工智能领域产生深远影响、经得起时间考验的研究成果。今年，Ilya Sutskever凭借其提出的Seq2Seq模型再度获奖，成为连续三年问鼎该奖项的传奇人物。
早在2022年，Ilya Sutskever凭借AlexNet模型首次获得时间检验奖。随后在2023年，他又以Word2Vec模型再次获奖。今年，Seq2Seq模型的获奖再次证明了Ilya Sutskever在人工智能领域的卓越贡献和深远影响。他的研究成果不仅推动了人工智能技术的发展，更为全球科研人员树立了榜样和标杆。
数据集与基准赛道最佳论文，绘制AI与人类交互复杂图景
除了主赛道的最佳论文奖外，NeurIPS 2024还颁发了“数据集与基准”赛道的最佳论文奖。这篇由牛津、宾大等12家机构联手提出的数据集PRISM，通过收集来自75个国家、1500多名参与者的详细反馈，首次全面绘制了AI模型与人类交互的复杂图景。
