#ICML2025 social media round-up part 2
第42届国际机器学习会议（ICML2025）于7月13日至19日在加拿大温哥华举行。除了五次受邀的会谈外，该计划还包括口头和海报演示，亲和力活动，教程和讲习班。找出比赛的下半场参与者的发展。我们将介绍我们的作品，“变色龙：灵活的[…]
#ICML2025 social media round-up 1
第42届国际机器学习会议（ICML2025）目前在7月13日至19日在加拿大温哥华举行。除了五次邀请的会谈外，该计划还包括口头和海报演示，亲和力活动，教程和讲习班。找出参与者在最初几天开始做的事情。 ✈️前往[…]
What’s on the programme at #ICML2025?
今年的机器学习国际会议（ICML）将于2025年7月13日至19日在加拿大温哥华举行。该计划包括口头和海报演示，亲和力活动，教程和工作坊。受邀演讲者五个受邀的演讲者如下：乔恩·克莱恩伯格·帕梅拉·萨缪尔森·弗拉克·克鲁特·克雷特·纳姆·德拉曼·纳曼·克劳斯[…]
欢迎来到我们的每月摘要，您可以在这里赶上您可能错过的任何AIHUB故事，仔细阅读最新消息，回顾最近的事件等等。本月，我们围绕一些Robocup联赛旅行，在ICML上检查，了解NASA载AI研究平台，并在[…]
Boolformer: Symbolic Regression of Logic Functions with Transformers
本文在ICML 2025的第二个AI上接受了数学研讨会。我们介绍了BoolFormer，这是一种基于变压器的模型，该模型训练有素，旨在执行布尔函数的端到端符号回归。首先，我们证明它可以预测鉴于其完整的真相表，可以预测训练期间未见的复杂功能的紧凑型公式。然后，我们证明，即使有不完整或嘈杂的观察，Boolformer仍然能够找到良好的近似表达式。我们在广泛的现实二进制分类数据集上评估了布尔形式，证明了其作为可解释的替代方案的潜力……
Congratulations to the #ICML2025 award winners!
今年的机器学习国际会议（ICML2025）将于7月13日至19日在加拿大温哥华举行。现已宣布2025年杰出纸张，出色的职位论文和测试奖项的获奖者。杰出的纸质颁奖典礼今年有六篇杰出论文：作为贝叶斯正交杰克·斯内尔（Jake Snell）的形式预测，托马斯·格里菲斯（Thomas Griffiths）摘要：AS […]
Self-reflective Uncertainties: Do LLMs Know Their Internal Answer Distribution?
本文在ICML 2025的可靠和负责任的基础模型（RRFMS）研讨会上接受了本文。不确定量化在将大语言模型（LLMS）带到最终用户时起着关键作用。它的主要目标是LLM应该指出何时不确定其给出答案。尽管过去已经以数值确定性得分来揭示，但我们建议使用LLM的丰富输出空间，LLM的所有可能字符串的空间，以提供描述不确定性的字符串。特别是，我们寻求一个描述LLM答案分布的字符串……
Apple Machine Learning Research at ICML 2025
苹果研究人员正在通过基本研究来推进AI和ML，并支持更广泛的研究社区并帮助加速该领域的进步，我们通过会议的出版和参与分享了这项研究的大部分研究。下周，国际机器学习会议（ICML）将在加拿大温哥华举行，苹果自豪地再次参加研究社区的这一重要活动，并成为行业赞助商。在主要会议和相关的研讨会上，苹果研究人员将在AI…
The Geometries of Truth Are Orthogonal Across Tasks
本文在ICML 2025.LARGE语言模型（LLMS）的有关可靠和负责任的基础模型的研讨会上介绍了各种任务的令人印象深刻的概括能力，但是他们对实际相关性的主张仍然存在于其可靠性的担忧。最近的工作提出了研究LLM在推理时间上产生的激活，以评估其对问题的答案是否正确。一些作品声称可以从示例中学到“真理的几何”，从某种意义上说，可以区分产生正确答案的激活……
OpenAI släpper PaperBench som utvärderar AI:s förmåga att replikera AI-forskning
PaperBench是OpenAI的一种新工具，旨在系统地评估人工智能模型理解和复制AI地区研究文章的能力。该计划是通过为研究人员提供一个评估模型科学能力的结构化框架来开发更复杂的AI系统的重要步骤。基准测试由ICML的20篇研究文章组成[…] Openai邮报释放了Paperbench，该纸质板评估了AI首先出现在AI新闻中的AI复制AI研究的能力。
Interview with Jerone Andrews: a framework towards evaluating diversity in datasets
Jerone Andrews、Dora Zhao、Orestis Papakyriakopoulos 和 Alice Xiang 凭借其立场论文《测量数据集多样性。不要只是宣称它》在国际机器学习会议 (ICML) 上获得了最佳论文奖。我们与 Jerone 讨论了该团队的方法论，以及他们如何开发一个框架来概念化、操作化和评估机器学习的多样性 […]
Florian Tramer、Gautam Kamath 和 Nicholas Carlini 凭借其作品《立场：具有大规模公共预训练的差异化隐私学习考量》获得了国际机器学习会议 (ICML2024) 最佳论文奖。在这次采访中，Gautam 总结了这篇论文的一些主要成就。首先，什么是差异隐私，研究人员如何以及为什么 […]
Behind the scenes at #ICML2024
今年的国际机器学习会议 (ICML) 于 2024 年 7 月 21 日至 27 日在奥地利维也纳举行。组织者推出了一项新功能，即与会议委员会成员进行“幕后”聊天。该系列由 Amin Karbasi 主持，探讨了 ICML 的决策方式，以及其他 […]
Congratulations to the #ICML2024 award winners
今年的国际机器学习会议 (ICML) 将于 2024 年 7 月 21 日至 27 日在奥地利维也纳举行。会议期间宣布了时间考验奖和最佳论文奖的获奖者。荣誉归于……时间考验奖 DeCAF：用于通用视觉识别的深度卷积激活特征 Jeffrey […]
#ICML2024 – tweet round-up from the first few days
今年的国际机器学习会议 (ICML) 将于 2024 年 7 月 21 日至 27 日在奥地利维也纳举行。除了六场受邀演讲外，该计划还包括口头和海报展示、亲和力活动、教程和研讨会。了解参与者在活动开始几天都在做什么。非常 […]
