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Max Ryabinin
Groß angelegte Deep Learning & Research @togethercompute
Learning@home/Hivemind-Autor (DMoE, DeDLOC, SWARM, Petals)
Promotion in dezentraler DL '2023
Wenn Sie bei ICML sind und an überprüfbaren Schlussfolgerungen interessiert sind, sollten Sie unbedingt bei unserem Poster vorbeischauen!
Wir stellen TOPLOC vor, eine effiziente Aktivierungs-Hashing-Methode, die in einer Vielzahl von Einstellungen funktioniert, z. B. beim Wechseln von Inferenz-Setups oder sogar Modellen.
16. Juli, 16:30 Uhr, E-1106
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Meiner Erfahrung nach kann es ziemlich schwierig sein, ein Paper über dezentrale DL auf Top-Level-Konferenzen zu akzeptieren. Die Motivation ist vielen Prüfern nicht bekannt, und die Standard-Experimenteinstellungen berücksichtigen nicht die Probleme, die Sie lösen möchten.
Daher freue ich mich sehr, dass Unternehmen wie @PluralisHQ und @PrimeIntellect sich die Mühe machen, ihre Ergebnisse zu teilen und sie auf großen Konferenzen zu veröffentlichen! Meiner Meinung nach zwingt Sie sogar die Vorbereitung der Einreichung, Ihre Experimente strenger zu gestalten + externes Feedback von Gutachtern hilft Ihnen, die Botschaft der Arbeit zu schärfen.

Alexander Long14. Juli 2025
Für Menschen, die mit der Veröffentlichung von KI nicht vertraut sind, gibt es jedes Jahr 3 Hauptkonferenzen: ICML, ICLR und NeurIPS. Dies sind technische Konferenzen und das Äquivalent zu Fachzeitschriften in anderen Disziplinen - sie sind der Hauptveröffentlichungsort für KI. Der Wettbewerb, um auf diesen Konferenzen Papers zu haben, ist mittlerweile auf einem lächerlichen Niveau, es ist sehr schwierig, Papers akzeptiert zu bekommen, und es gibt viele Bedenken hinsichtlich des Überprüfungsprozesses, der zu diesem Zeitpunkt ziemlich laut ist. Ein starkes Paper ohne Mängel hat etwa eine 50%ige Chance, akzeptiert zu werden, und typischerweise wird ein Paper mehrere Male mit Änderungen der Gutachter eingereicht, bis es akzeptiert wird. Trotz alledem bleiben Papers in diesen Veranstaltungsorten der primäre Stempel der Legitimität in der KI-Welt und sind wahrscheinlich immer noch die primären Karrieremetriken für ML-Forscher (obwohl dies meiner Meinung nach schwächer wird, da so viel der Forschung in den Grenzlabors unveröffentlicht ist).
Haupttrack-Papers unterscheiden sich erheblich von Workshop-Papers. Der Haupttrack hat eine intensive, ernsthafte Peer-Review. Workshop-Papers sind für vorläufige Arbeiten, die einen Hinweis auf ein interessantes Ergebnis geben, aber entweder nicht vollständig sind oder das Ergebnis nicht signifikant genug für den Haupttrack ist. Sie müssen nur von dem Gutachterpool des Workshops überprüft werden und erscheinen nicht in den Proceedings.
Viele großartige Papers sind zuerst in Workshops erschienen (z.B. Grokking) - aber Workshop- und Haupttrack-Papers sind grundlegend unterschiedliche Dinge, mit einem grundlegend unterschiedlichen Einflussniveau. Die einzigen beiden Unternehmen im dezentralen KI-Bereich, die in diesem Jahr Haupttrack-Papers haben, sind @PrimeIntellect und Pluralis.
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