主要观点总结
NeurIPS会议公布了今年的最佳论文，包括两篇论文获得最佳论文奖和两篇论文获得最佳论文亚军。获奖论文涉及图像生成、自然语言处理、神经网络优化等领域。此外，文章还介绍了NeurIPS 2024的举办情况和投稿联系方式。
关键观点总结
关键观点1: NeurIPS 2023的最佳论文公布
北京大学和字节跳动共同完成的《Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction》获得最佳论文之一；新加坡国立大学和Sea AI Lab共同完成的《Stochastic Taylor Derivative Estimator: Efficient amortization for arbitrary differential operators》也获得了最佳论文之一。
关键观点2: 最佳论文亚军的论文特点
厦门大学、清华大学和微软共同完成的《Not All Tokens Are What You Need for Pretraining》以及英伟达和阿尔托大学共同完成的《Guiding a Diffusion Model with a Bad Version of Itself》获得了最佳论文亚军。
关键观点3: NeurIPS 2024的举办情况
NeurIPS 2024将于12月10日至15日在温哥华举办，本届会议共收到15671篇有效论文投稿，比去年增长了27%，但最终接收率低于2023年。
文章预览
机器之心报道 机器之心编辑部 刚刚，人工智能顶会 NeurIPS 公布了今年的最佳论文（包括 Best Paper 和 Best Paper Runner-up，大会注册者可以看到）。 一共有两篇论文获得最佳论文奖： 一是由北京大学、字节跳动研究者共同完成的《Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction》（视觉自回归建模：通过 Next-Scale 预测生成可扩展图像），论文一作为田柯宇（此前因涉攻击内部大模型，被字节起诉）。参见机器之心报道《 GPT 超越扩散、视觉生成 Scaling Law 时刻！北大 & 字节提出 VAR 范式 》。 机器之心获悉，从 2023 年开始，字节商业化技术团队就在研究图像生成的自回归模型，一直将 VAR 作为高优项目推进，不仅安排多名研究人员重点攻关此技术方向，还投入大量算力资源支持模型训练和实验。该团队近期将发布新的 VAR T2I 模型研究成果
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