刚刚，NeurIPS 2020在官网公布了2020年度最佳论文奖和时间检验奖。

最佳论文共收录了三篇，今年最亮眼的主角——OpenAI的GPT-3名列其中！

这篇论文还创下了一个「合作人数最多」的记录，作者一共为为31人。合著者分别是OpenAI 29人、谷歌大脑1人、约翰霍普金斯1人。

具体来说，20多年前就已经知道，当所有的参与者在一次重复的正则形式的博弈中寻求最小化遗憾，参与的经验概率会收敛到一个正常形式的相关均衡。

通过这篇论文开发的技术，利用谱性质的数据矩阵，以获得改进的近似保证，这超出了标准的最坏情况分析。

作者使用的方法为已知单值衰减率的数据集提供了更好的界限，同时还揭示了一个有趣的现象: 近似因子作为 k 的函数可能呈现多个峰和谷，称之为多重下降曲线。

最后，以 RBF 核为例，证明了改进的边界和多重下降曲线都可以通过改变 RBF 参数在实际数据集上观察到。

时间检验奖：穿越时间，一篇10年前的论文获奖

此外，大会还公布了一项「Test of Time Award」，即时间检验奖。

顾名思义，就是颁发给一篇经得起时间考验的论文。大奖被10年前的一篇论文获得，这篇论文对人工智能界产生了特别重大和持久的影响。

委员会给出的获奖理由是：「机器学习是将样本数据转化为模型的问题，这些模型存储在计算机中，可以用来做出决定或采取行动。机器学习系统的核心是SGD，它搜索可能的模型空间，找到一个与样本数据匹配良好的模型。本文描述了 SGD 的一个实现，它可以在一组快速计算机上并行运行，所有这些计算机都对模型进行重复的小的改变，而不需要任何协调或同步」。

这篇论文被引用了将近2000次，证明它不仅对机器学习有影响，而且对计算机系统和优化领域也有影响。

同时值得注意的是，这篇论文的华人一作是Feng Niu，本科毕业于清华大学计算机系，博士毕业于威斯康星麦迪逊分校计算机系，目前担任苹果的研究科学家。

one more thing

大会还有很多有趣的地方，例如，一篇只有两个词的论文，被评为「题目最短」：Choice Bandits.

另外，英伟达研究开发了GAN训练的突破。一种名为ADA的新技术只需不到几千张训练图像就能生成高分辨率图像。

参考链接：

https://nips.cc/