論文數突破歷史新高 ICML為何受到全世界關注？

正在瑞典斯德哥爾摩國際會展中心舉行的國際機器學習大會(ICML)受到全世界科技界的關注。本次會議共接收到2473篇論文，遠遠高于去年的1676篇，突破歷史新高。其中621篇被接收，接收率為25.1%，幾乎與去年持平。谷歌公司的地位依舊無人撼動，論文數在所有機構中排名第一。

ICML源于1980年在卡內基-梅隆大學(CMU)舉辦的機器學習研討會，由國際機器學習學會(IMLS)主辦，每年一屆，舉辦地各有不同。作為AI領域最頂級的學術會議，ICML如今已經被學術研究者廣泛認可，同時也受到各大科技公司、機構的重視，幾乎每場會議都座無虛席。那么，ICML到底為什么吸引了如此多的關注呢?

首先在機器學習領域，由于技術更新換代非常快，幾乎書本和期刊里的知識都是“過期”的，只有從頂級會議上的論文，才能學習到行業(yè)中最前端的知識。而且每年ICML都會接收到來自全世界學術機構、科技公司的論文，但審查非常嚴格，通過率一直保持在25%左右，這很大程度上保證了ICML刊發(fā)出的論文質量。同時ICML的論文幾乎都可以在網絡上免費下載和閱讀，不難想象，這種又好又免費的“餡餅”為什么會受到追捧了。

也因此，許多科研人員以在ICML發(fā)表論文為榮，幾乎領域中每一個世界級的“技術大牛”都會在ICML發(fā)表過論文。值得一提的是，在今年的ICML中，騰訊AI Lab有8篇論文上榜，清華大學有6篇論文上榜，在最佳論文的評選之中，復旦大學大數據學院副教授黃增峰獨立署名的論文《Near Optimal Frequent Directions for Sketching Dense and Sparse Matrices》獲得亞軍，說明在學術界，中國已經與世界強國的距離已經相當接近，實在可喜可賀。

作為ICML的另一個重頭戲，會議展覽區(qū)展出了各大科技公司最新的機器學習領域的成果。包括Microsoft(微軟)、Intel(英特爾)、Google(谷歌)、NVIDIA(英偉達)、Abakus(鯨算科技)等機器學習和人工智能等領域的先鋒科技公司悉數到場，如英偉達展出了僅使用噪點圖像訓練的圖像增強方法，鯨算科技展出了通過人工智能類腦芯片(Neuromorphic chip)幫助智能家電及金融系統(tǒng)提升運行效率的方法，各家公司從科技理論到技術應用方面展開角逐，為到場的觀眾帶來一場視覺盛宴。

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