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ペーパー@_AlexanderLongおめでとうございます。しかし、あなたの取り残された@flwrlabsは、最大13B @MLSysConfの検証済みの野生で完全に分散化されたトレーニングを備えた完全なシステム(光子)を公開しました。口頭@iclr_confとして公開された分散型スタック(分離された埋め込み)の主要な手法とともに。これは、@Cambridge_Uniでの@CaMLSysと一緒に行われた作業でした。

7月14日 08:24
AIパブリッシングに詳しくない人向け。毎年3つの主要な会議があります。ICML、ICLR、および NeurIPS。これらは技術会議であり、他の分野のジャーナルと同等であり、AIの主要な出版の場です。これらの会議で論文を出すための競争は今やばかげたレベルにあり、論文を受理してもらうのは非常に難しく、現時点ではかなり騒々しいレビュープロセスについて多くの懸念があります。欠陥のない強力な論文は、約50%の確率で受理され、通常、論文は査読者の変更が加えられて受理されるまで数回提出されます。それにもかかわらず、これらの場所での論文は、AIの世界における正当性の主要なスタンプであり続け、おそらくML研究者の主要なキャリア指標です(ただし、フロンティアラボでの研究の多くが未発表であるため、これはimoを弱体化させています)。
メイントラックの論文は、ワークショップの論文とは大きく異なります。メイントラックには、熱心で真剣な査読があります。ワークショップの論文は予備作業のためのもので、興味深い結果を示すものの、完全ではないか、結果がメイントラックにとって十分に重要ではないかのどちらかです。彼らはワークショップのレビュアープールによるレビューのみが必要であり、議事録には登場しません。
多くの優れた論文は、最初にワークショップ(例えば、grokking)に現れた - しかし、ワークショップとメイントラックの論文は根本的に異なるものであり、根本的に異なる影響レベルを持っている。分散型AIの分野で今年メイントラックペーパーを持っているのは、@PrimeIntellectとPluralisの2社だけです。
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