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国际表征学习大会（International Conference on Learning Representations，简称 ICLR）是深度学习领域的顶级会议，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域中发布了众多极其有影响力的论文。
AMiner 根据对 ICLR2023 的论文进行分析和关键词提取，相对于往年论文收录情况，我们发现几个有意思的事情：
1.从提交论文的主题来看，最热门的方向与往年相差不大，强化学习、深度学习、表征学习、图神经网络等仍旧是热点。 但是，Transformer论文接收率下降，语言模型论文增多；
2. 清华大学朱军教授和谷歌大脑的Dale Schuurmans两位学者发文数量并列第一；
3. 其中位于Top5%的有90篇论文，论文内容涉及Transformer、in-context learning、扩散模型等内容。
了解 ICLR 2023 收录论文对于人工智能领域科研人员来说，十分重要！
熬了好几个大夜，我们终于把 ICLR2023 的1573篇论文整理好了！我们让AI大模型阅读这 1573 篇论文并分别回答了三个问题，即：
1. 论文试图解决什么问题？
2.论文中的实验是如何设计的？
3.这篇论文有什么贡献？
最后我们把这四千多条的答案全部整理好，放到了AMiner网站上！
👇我们挑选了三篇高浏览量的论文来展示，在看完论文三问后，你是不是对这篇论文有了大致的了解呢？
第一篇：Analog Bits: Generating Discrete Data using Diffusion Models with Self-Conditioning
第二篇：CogVideo: Large-scale Pretraining for Text-to-Video Generation via Transformers
第三篇：Neural Networks and the Chomsky Hierarchy
如何找到ICLR顶会论文？
第一步：打开AMiner网站，点击「顶会」
第二步：在搜索栏中输入「ICLR」，之后点击「ICLR2023」
👇顶会详情页
“如何使用AI对话？
第一步：打开AMiner网站，检索你想看的论文或者点进感兴趣的论文
第二步：在图中所示处输入问题，你问他答，和AI实时对话
ps：小程序和PC端都可以使用对话功能哦！