【新智元导读】 刚刚，一年一度的 AI 顶会 ICLR 和 CVPR 开始公布录用和审稿结果了！中稿的网友们纷纷晒出了自己的成绩单。
同一天，两大 AI 顶会同时宣布——
ICLR 2025 最新录用结果正式出炉，与此同时，CVPR 2025 审稿结果也公布了！
今年，ICLR 2025 共接收 11,565 份投稿，录用率为 32.08%。Oral 和 Poster 的具体结果，会在接下来公布。
ICLR 是深度学习领域最重要的会议之一，每年举办一次。2025 年是第 13 届，将在新加坡展览中心（Singapore EXPO）4 月 24 日至 4 月 28 日举行
具体来说，本次总体录取率与往年相比，变化不大，甚至比去年有所提升。
但投稿总数突破 1 万达到了 11672，比去年多 4000 + 篇。
根据「Paper Copilot」的统计，评审均分在 6.0 以上被接受的可能性较大，均分在 5.0 以下几乎不会被接受。
投稿论文主题集中在大语言模型。
按照第一个关键词计算，排名前 10 的关键词中有一半都是大模型，包括 Large Language Models 以及缩写、大小写等不同变体。
此外，强化学习主题在前 10 中，也占有两位。前 10 关键词中还包括联邦学习、图神经网络和扩展模型。
ICLR 会议虽然专注于人工智能中表征学习（通常称为深度学习）领域进展，但接受的论文主题涵盖了机器视觉、计算生物学、语音识别、文本理解、游戏和机器人学等重要应用领域。
本次会议讨论的相关主题包括但不限于：无监督、半监督及监督表征学习、用于规划和强化学习的表征学习、用于计算机视觉和自然语言处理的表征学习、度量学习与核学习等。
如今随着录用结果的正式公布，网友们也纷纷晒出了自己的成绩单。
网友晒出成绩单
南加州大学 CS 助理教授 Yue Wang，与合作者一起，共有 8 篇论文被录用。
英伟达高级研究科学家谢恩泽，更是「投 5 中 5」，成绩喜人。
人大高瓴人工智能学院副教授刘勇也被接受了 5 篇。研究主要从理论上说明数据合成、预训练对大模型的影响，并提出了一种高效的大模型微调方法。
清华大学博士生李凯入选了 2 篇。
一篇提出了 SonicSim 声音分离模型，通过物理级声场仿真，不仅复现了声音在复杂空间中的传播轨迹（如墙壁反射、多普勒效应），更创新性地支持声源与麦克风的动态路径规划。
项目地址: cslikai.cn/SonicSim/
第二篇提出百万参数级语音分离模型 TIGER，构建参数仅 105 万的轻量架构，其中参数量下降 94.3%，计算量下降 95.3%。同时分离质量超越 TF-GridNet，推理速度提升 8.6 倍。
项目链接: cslikai.cn/TIGER/
南洋理工博士后研究员加小俊，作为一作提出了一种更高效的越狱方法——I-GCG。实验表明，I-GCG 能显著提升原有方法的攻击性能，并对开源 LLM 模型实现了接近 100% 的越狱成功率。
伊利诺伊理工大学博士生康伟泰，在他的一作论文中构建了大规模数据集 Intent3D 和对应的 benchmark，并对多种前沿模型进行了测试。还提出了新方法 IntentNet，实现了最新 SOTA 性能。
新加坡国立大学本科生 Chenhang Cui，也喜提 2 篇 ICLR。
此外，也有作者感受到了审稿过程中的跌宕起伏：
即使被拒绝，只要评论中肯、对作者有所帮助，作者也能接受：
首个满分论文，预定「最佳论文」？
ICLR 2025 录用结果还未公布之前，网友们就曝出了首个（10，10，10，10）满分论文。
据说原始评分为（8，8，10，10），经过 rebuttal 后，成功创造了满分！
简而言之，作者在训练过程中引入一致光线（Imposing Consistent Light，简称 IC-Light）传输，而相关 Github 项目已有 7 千多 star。
评审链接：openreview.net/forum?id=u1…
该方法基于物理原理，支持稳定且可扩展的光照学习，使模型能够统一处理各种数据源。而且确保模型行为基于物理原理，仅修改图像的光照，而不改变其他内在属性。
此方法，将扩散式光照编辑模型的训练，扩展到大规模数据集（超过 1000 万），涵盖所有可用数据类型，并使用强大的模型骨干（例如 SDXL 和 Flux）。此外，还证明了该方法能够减少不确定性，并有效缓解材质不匹配或反照率改变等伪影问题。
看一下文中的定性比较结果吧：
根据曝料，文章作者张吕敏，也是此前轰动一时的 ControlNet 的作者。
CVPR 2025
同一天，计算机视觉与模式识别顶会 CVPR，也公布了今年的论文评审结果。
目前，「Paper Copilot」已经根据社区中的分数样本，做出了一份结果分布图。
根据以往经验，像是 4,3,3、4,3,2，甚至 5,4,2 这样的得分，都有不小的机会能被录用。
参考资料：
