清華大四本科生2篇一作論文入選ICML 2020，后浪果然翻涌
ICML 2020放榜了。
白交 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
ICML 2020放榜了。
入選論文創(chuàng)新高，共有1088篇論文突出重圍。
然而，接收率卻是一年比一年低，這次僅為21.8%（去年為22.6%，前年為24.9%）。
從整個榜單上看，谷歌仍為最強實力機構(gòu)，共有138篇收錄（數(shù)據(jù)包含谷歌大腦、DeepMind）。
單就國內(nèi)組織和玩家而言：
大學(xué)仍是主力，清華共有36篇，北大20篇排名第二，上交有16篇，相較于去年，都有一定的漲幅。
國內(nèi)的企業(yè)，也開始逐漸發(fā)力，除了以往的BAT以外，還見到了華為、字節(jié)、商湯的身影。
其中阿里11篇，百度9篇，華為5篇。
當(dāng)然，也還有其他機構(gòu)表現(xiàn)的十分優(yōu)異，我們就來看看名單吧。
谷歌仍為最大贏家
由于完整名單略長，就抓一些重點機構(gòu)和大學(xué)的論文篇數(shù)來看吧。
- 谷歌：138篇
- 加州大學(xué)伯克利分校：88篇
- 斯坦福：75篇
- MIT：66篇
- 微軟：53篇
- Facebook：32篇
- IBM：19篇
從整體結(jié)果上看，谷歌（含谷歌大腦、DeepMind）共有138篇應(yīng)該能繼續(xù)穩(wěn)居第一寶座，成功衛(wèi)冕。
從名單上一溜看下去，全是谷歌的名字。
在學(xué)校方面，仍然是熟悉的那「三巨頭」。
只不過相較于去年，這三所大學(xué)的位置有了些許變動。
其中加州大學(xué)伯克利分校以88篇位列第一，斯坦福大學(xué)75篇的成績緊隨其后，MIT有66篇位列第三。
而去年MIT以47篇位列學(xué)校榜單第一，加州大學(xué)伯克利分校有45篇，斯坦福大學(xué)有40篇。
而上次躋身前五的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)，這次論文篇數(shù)有所下降，共有28篇，而去年有35篇論文上榜。
在企業(yè)方面，除了谷歌一騎絕塵以外，微軟、Facebook都較去年都有了不小的漲幅。
微軟此次有53篇論文被收錄，F(xiàn)acebook有32篇，IBM有19篇。
清華阿里是中國主力選手
此次，國內(nèi)機構(gòu)也表現(xiàn)不俗。尤其是一直以來作為主力的大學(xué)們。
- 清華：36篇
- 北大：20篇
- 上交：16篇
- 中科大：9篇
- 南大：9篇
- 浙大：6篇
清華此次有36篇論文上榜，而去年只有15篇，在國內(nèi)的大學(xué)中穩(wěn)居第一的位置。
其余北大、上交也表現(xiàn)的不錯，分別有20篇、16篇。
還有南京大學(xué)、中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)，都有9篇到手。
企業(yè)方面，看得出來也都紛紛開始發(fā)力。
- 阿里：11篇
- 百度：9篇
- 華為：5篇
- 騰訊：3篇
- 字節(jié)：2篇
- 商湯：2篇
以往，一直表現(xiàn)不凡的BAT，這次也表現(xiàn)的不錯。
阿里共有11篇，位于前列。緊隨其后的是百度，共有9篇。
此外，還有一些企業(yè)，脫穎而出。比如，華為、商湯、字節(jié)……其中，華為有5篇論文。
前浪領(lǐng)銜，后浪緊跟
每次到這種時候，基本上都是「前浪」的舞臺了。
- Michael Jordan（伯克利）：1篇
- 田淵棟（Facebook） ：1篇
- 何愷明（Facebook）：1篇
- 朱軍（清華）：4篇
- 龍明盛（清華）：2篇
- 朱占星（北大）：3篇
- 周志華（南大）：3篇
- 俞勇（上交 ）：1篇
比如伯克利的Michael Jordan、Facebook的何愷明。
△Michael Jordan
△何愷明
還有國內(nèi)的一些學(xué)者們，比如上交ACM隊「總教頭」——俞勇。
△俞勇
而除了「前浪」外，還有不乏「后浪」的身影。
比如，這位同學(xué)——董克凡。
在這次論文名單中，有2篇以「第一作者」的身份被接收。
而董克凡今年才大四，來自清華大學(xué)計算機系。
不過OI圈對這個名字應(yīng)該不陌生。在2016年舉辦的第28屆國際信息學(xué)奧林匹克競賽（IOI2016）中，他代表中國參賽，并獲得銀牌。
△圖中右二為董克凡
那時，他剛從福建省福州一中畢業(yè)，其后進入清華計算機系。
當(dāng)然，董同學(xué)這是翻涌而來的后浪代表之一。
這次ICML中，還有不少新面孔、新名字，如果有你的熟人，也歡迎留言區(qū)繼續(xù)補充哦。
另外，因為上述機構(gòu)入選篇數(shù)統(tǒng)計完全是人類純手工行為，所以也歡迎細心指正，筆芯啦~
論文名單：https://icml.cc/Conferences/2020/AcceptedPapersInitial
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這個智能體模型不僅可以模擬人的動作，特殊形態(tài)的機器人也不在話下～
