NIPS更名NeurIPS
logo换新
作为人工智能&机器学习领域历史最悠久的学术会议之一，NeurIPS 2018风波不断，先是9月份首批2,000张门票放出12分钟内售罄，再是组委会从10月份坚持“不改名”到11月份悄然将官网名称NIPS替换成NeurIPS，最近又曝出相当一部分研究人员因为被加拿大拒签而无法参加会议……
终于，今天，第31届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2018），在加拿大蒙特利尔举办正式开幕。
今年，大会不仅有了全新简称NeurIPS，还有全新LOGO：左上角的N变成Vr。
大会主席是谷歌大脑的Samy Bengio，他也是“深度学习三巨头”之一Yoshua Bengio的弟弟。程序主席是微软研究院的Hanna Wallach，同样担任联席程序主席的还有谷歌大脑的Hugo Larochelle、奥斯汀大学及Facebook AI的Kristen Grauman，以及米兰大学的Nicolò Cesa-Bianchi。
没有中国或者华人学者出任大会组织或管理层，但是会议依然受到中国企业的青睐。赞助名单中有11家来自中国的企业，其中百度、阿里巴巴、字节跳动和蚂蚁金服为铂金赞助单位；小马智行和华为为黄金赞助商；360、松鼠AI、伏羲实验室、腾讯AI Lab和滴滴出行为白银赞助商。（NeurIPS 2018赞助等级从高到低为：钻石、铂金、黄金、白银）
四大最佳论文出炉
陈天琦等获奖
据了解，大会收到历史最高值4856 篇投稿，相比去年的 3240 篇增加 50%；会议最终接受论文 1011 篇，接受率达到 20.8%，与去年持平。
北京时间今天上午，NeurIPS 2018四篇最佳论文奖和一篇经典论文奖一并揭晓。
Ricky T. Q. Chen陈天琦（一作，多伦多大学在读博士生）等人的论文：Neural Ordinary Differential Equations是最佳论文之一。
另一篇最佳论文：Optimal Algorithms for Non-Smooth Distributed Optimization in Networks作者之一Kevin Scaman来自华为诺亚方舟实验室。
◎4 篇最佳论文（Best paper awards）
论文1：Neural Ordinary Differential Equations
作者：Ricky T. Q. Chen, Yulia Rubanova, Jesse Bettencourt, David Duvenaud（四人均来自多伦多大学向量研究所）
链接：https://papers.nips.cc/paper/7892-neural-ordinary-differential-equations.pdf
论文2：Nearly tight sample complexity bounds for learning mixtures of Gaussians via sample compression schemes
作者：Hassan Ashtiani、Shai Ben-David 等（麦克马斯特大学、滑铁卢大学等）链接：https://papers.nips.cc/paper/7601-nearly-tight-sample-complexity-bounds-for-learning-mixtures-of-gaussians-via-sample-compression-schemes.pdf
论文3：Non-delusional Q-learning and value-iteration
作者：Tyler Lu（Google AI）、Dale Schuurmans（Google AI）、Craig Boutilier（Google AI）
链接：https://papers.nips.cc/paper/8200-non-delusional-q-learning-and-value-iteration.pdf
论文4：Optimal Algorithms for Non-Smooth Distributed Optimization in Networks
作者：Kevin Scaman（华为诺亚方舟实验室）、Francis Bach（PSL 研究大学）、Sébastien Bubeck（微软研究院）、Yin Tat Lee（微软研究院）、Laurent Massoulié（PSL 研究大学）
链接：https://papers.nips.cc/paper/7539-optimal-algorithms-for-non-smooth-distributed-optimization-in-networks.pdf
◎经典论文奖（Test Of Time Award）
The Tradeoffs of Large-Scale Learning（出自2007年）
作者：Leon Bottou, Olivier Bousquet，分别来自NEC美国实验室和Google。
链接：https://leon.bottou.org/publications/pdf/nips-2007.pdf
七场大会演讲
覆盖人工智能&机器学习全领域
NeurIPS 2018一共安排7场Talk，内容涵盖数据科学、机器学习、生物神经、强化学习、计算机系统设计等领域，详情如下：
1.《数据科学的问责机制缺失：为何我们应该建设具有包容性的人工智能》．《Lack of Accountability in Data Science: Why We Should All Be Building Inclusive AI》（主讲人：Atipica 创始人 Laura Gomez）
2.《当机器学习遇上公共政策:我们应该期望什么以及如何应对》．《Machine Learning Meets Public Policy: What to Expect and How to Cope》（主讲人：普林斯顿大学计算机科学与公共事务教授 Edward W Felten）
3.《你的身体在想什么:神经系统、原始认知、合成形态学以外的生物电计算》．《What Bodies Think About: Bioelectric Computation Outside the Nervous System, Primitive Cognition, and Synthetic Morphology》（主讲人：塔夫茨大学教授 Michael Levin）
4.《具有可再生性、可重用、鲁棒性的强化学习》．《Reproducible, Reusable, and Robust Reinforcement Learning》（主讲人：麦吉尔大学副教授 Joelle Pineau）
5.《人工智能信任现象调查》．《Investigations into the Human-AI Trust Phenomenon》（主讲人：佐治亚理工学院计算机学院交互计算学院院长 Ayanna Howard）
6.《让算法更值得信赖：统计科学可以为算法的透明度、可解释性以及数据验证做些什么？》．《Making Algorithms Trustworthy: What Can Statistical Science Contribute to Transparency, Explanation and Validation?》（主讲人：剑桥大学数学科学中心的统计学家 David Spiegelhalter）
7.《为 Software 2.0 时代设计一款计算机系统》．《Designing Computer Systems for Software 2.0》（主讲人：斯坦福大学电气工程和计算机科学系教授 Kunle Olukotun）
一个奇葩公司
阿里巴巴霸气演示全中文demo
尽管NeurIPS 2018大会主论坛4号才正式开幕，但在2日和3日两天的工作坊（workshop）和展会（expo）预热中，已经有一些精彩的内容。
当地时间2日上午，阿里巴巴iDST(数据科学与技术研究院)发布了其在语音识别领域的新进展，并且在演示开始前霸气表示：“我们所有演示demo都是中文的，不懂中文的听众估计没有办法感受到我们的创新点了。”
阿里巴巴iDST负责人金榕作为演讲人进行了本次演示，主要展示了如何在嘈杂的环境中进行语音识别技术，例如拥挤的地铁系统或拥挤的会议中心。阿里巴巴的解决方案是部分硬件+部分软件：远场麦克风阵列和复杂的深度学习算法，可以隔离人群中的声音，大大降低错误率。
与单独使用麦克风阵列的“最佳”语音识别技术84％的准确度相比，阿里巴巴声称其模型的准确度在94％到95％之间，即使使用重音扬声器也可以达到这一准确度。
据称，这一技术日前已经被部署为上海的基于语音的地铁票务系统的一部分，阿里巴巴表示，正在努力将其带到其他城市。
阿里当天共进行了两场demo演示，两次demo的主语言都为中文，阿里也是real耿直……
最后奉上大会直播链接：
https://www.facebook.com/nipsfoundation/
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