1樓：潘潤琦
圖神經網路是今年ICLR的熱點與亮點之一，在這篇知乎文章裡面我個人總結了一些GNN裡面值得關注的投稿
潘潤琦：ICLR 2020 上的圖神經網路好文
2樓：葛藝瀟
宣傳一下我們自己的工作Mutual Mean-Teaching: Pseudo Label Refinery for Unsupervised Domain Adaptation on Person Re-identification（accepted as a poster presentation），主要是為了解決更實際的開放集無監督領域自適應問題。
葛藝瀟：Mutual Mean-Teaching：為無監督學習提供更魯棒的偽標籤
3樓：
最近一直在做Non-autoregressive Machine Translation，我個人覺得這一篇很不錯：
Understanding Knowledge Distillation in Non-autoregressive Machine Translation
Understanding Knowledge Distillation in Non-autoregressive Machine Translation
4樓：multiverse
諸位，目前的AI技術無法綜合產生這種低階的內容，未來的ASI也許有可能。
行家伸伸手，便知有沒有，人生苦短，及時行樂關於本工作的後續進展詳細見
Artificial Design: Modeling Artificial Super Intelligence with Extended General Relativity and Universal Darwinism via Geometrization for Universal Design Automation | OpenReview
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5樓：張帥Daven
11-7 更新：
最新的打分表出來的，
shaohua0116/ICLR2020-OpenReviewData
按照這個表就行
推薦文章「ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS。
將bert中的task換掉，類似於GAN的思路，效率高了很多。
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2023年雲棲大會，有哪些值得關注的地方？
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