Apple Machine Learning Research at ICLR 2025
苹果研究人员正在通过基础研究来推进机器学习（ML）和AI，从而提高了世界对这项技术的理解，并有助于重新定义它的可能性。为了支持更广泛的研究社区并帮助加速该领域的进步，我们通过出版物，开源资源和会议的参与分享我们的大部分研究。本周，第十三国际学习代表会议（ICLR）将在新加坡举行。 ICLR汇集了深度学习和代表性应用的主要专家……
International Conference on Learning Representations (ICLR) 2025
苹果将赞助国际学习代表会议（ICLR），该会议将于2025年4月24日至28日在新加坡举行。 ICLR汇集了致力于进步深度学习的专业人员。
#ICLR2024 invited talk: Priya Donti on why your work matters for climate more than you think
图片由 Alan Warburton / © BBC / Better Images of AI / Nature / 经 CC-BY 4.0 许可 第十二届国际学习表征会议 (ICLR2024) 于 5 月 7 日至 11 日在维也纳举行。该计划包括研讨会、贡献演讲、亲和力小组活动和社交活动。还有七场受邀演讲，涵盖了广泛的 […]
DeepMind’s latest research at ICLR 2023
下周是第11届学习代表国际会议（ICLR）的开始，于5月1日至5日在卢旺达的基加利举行。这将是第一次举办在非洲举行的主要人工智能会议，也是自大流行开始以来的第一次面对面活动。来自世界各地的研究人员将聚集在一起，分享他们在AI，统计学和数据科学领域以及机器视觉，游戏和机器人技术等应用领域的深入学习方面的尖端工作。我们很荣幸能以钻石赞助商和DEI冠军来支持会议。
DeepMind’s latest research at ICLR 2023
下周将举行第 11 届国际学习表征会议 (ICLR)，会议将于 5 月 1 日至 5 日在卢旺达基加利举行。这将是非洲举办的首个大型人工智能 (AI) 会议，也是疫情爆发以来的首个线下活动。来自世界各地的研究人员将齐聚一堂，分享他们在深度学习方面的前沿成果，涉及人工智能、统计学和数据科学领域，以及机器视觉、游戏和机器人等应用。我们很荣幸能够以钻石赞助商和 DEI 冠军的身份支持此次会议。
DeepMind’s latest research at ICLR 2023
下周是第11届学习代表国际会议（ICLR）的开始，于5月1日至5日在卢旺达的基加利举行。这将是第一次举办在非洲举行的主要人工智能会议，也是自大流行开始以来的第一次面对面活动。来自世界各地的研究人员将聚集在一起，分享他们在AI，统计学和数据科学领域以及机器视觉，游戏和机器人技术等应用领域的深入学习方面的尖端工作。我们很荣幸能以钻石赞助商和DEI冠军来支持会议。
DeepMind’s latest research at ICLR 2023
下周是第11届学习代表国际会议（ICLR）的开始，于5月1日至5日在卢旺达的基加利举行。这将是第一次举办在非洲举行的主要人工智能会议，也是自大流行开始以来的第一次面对面活动。来自世界各地的研究人员将聚集在一起，分享他们在AI，统计学和数据科学领域以及机器视觉，游戏和机器人技术等应用领域的深入学习方面的尖端工作。我们很荣幸能以钻石赞助商和DEI冠军来支持会议。
DeepMind’s latest research at ICLR 2023
下周是第11届学习代表国际会议（ICLR）的开始，于5月1日至5日在卢旺达的基加利举行。这将是第一次举办在非洲举行的主要人工智能会议，也是自大流行开始以来的第一次面对面活动。来自世界各地的研究人员将聚集在一起，分享他们在AI，统计学和数据科学领域以及机器视觉，游戏和机器人技术等应用领域的深入学习方面的尖端工作。我们很荣幸能以钻石赞助商和DEI冠军来支持会议。
Stanford AI Lab Papers and Talks at ICLR 2022
2022 年国际学习表征会议 (ICLR) 将于 4 月 25 日至 4 月 29 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表自主强化学习：形式主义和基准测试作者：Archit Sharma*、Kelvin Xu*、Nikhil Sardana、Abhishek Gupta、Karol Hausman、Sergey Levine、Chelsea Finn联系方式：architsh@stanford.edu链接：论文 |网站关键词：强化学习、持续学习、免重置强化学习MetaS
DeepMind’s latest research at ICLR 2022
除了作为赞助商和定期研讨会组织者支持此次活动外，我们的研究团队今年还发表了 29 篇论文，其中包括 10 篇合作论文。以下是我们即将进行的口头、焦点和海报展示的简要介绍。
Stanford AI Lab Papers and Talks at ICLR 2022
2022 年国际学习表征会议 (ICLR) 将于 4 月 25 日至 4 月 29 日以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表自主强化学习：形式主义和基准测试作者：Archit Sharma*、Kelvin Xu*、Nikhil Sardana、Abhishek Gupta、Karol Hausman、Sergey Levine、Chelsea Finn联系方式：architsh@stanford.edu链接：论文 |网站关键词：强化学习、持续学习、免重置强化学习MetaS
Interview with Yuki Mitsufuji: Text-to-sound generation
今年早些时候，我们与索尼AI的主要研究科学家Yuki Mitsufuji谈了有关图像产生不同方面的工作。从那以后，Yuki和他的团队将其工作扩展到了Sound Generation，在ICLR 2025上展示了题为：SoundCTM的工作：统一基于得分和一致性模型，用于全频段的文本对单抗一代。我们赶上了Yuki […]
Brain-Inspired AI Learns To See Like Humans in Stunning Vision Breakthrough
IBS-YOSESI研究团队在ICLR 2025介绍了一种新颖的LP-Convolution方法。来自基础科学研究所（IBS），Yonsei University和Max Planck Institute的一组研究人员，已经开发了一种新的人工智能（AI）技术，它使机器的视觉能够使人大脑接近视觉信息。称为LP-Convolution，[...]
