2021 年 NeurIPS 有哪些优秀的论文？
1. 大规模语言模型的理解与能力的边界探索
2021年是大型语言模型（LLMs）真正开始深入人心的年份，而NeurIPS上自然少不了对这些模型进行更深层次的分析和能力挖掘的工作。
"Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models" (Rewriting the rules for language models: Benchmarking and extrapolating capabilities)
核心思想： 这篇论文非常有远见地指出，仅仅用传统的“模仿游戏”（即回答与训练数据类似的问题）来评估语言模型是不够的。作者们提出了一套更全面的评估框架，旨在量化模型在“超越模仿”方面的能力，比如进行科学推理、数学计算、甚至是编程等。他们不仅仅是设计新的测试集，更重要的是提出了外插（extrapolation）的概念——即模型能否在训练数据未直接覆盖到的新颖情境下表现出色。
为何优秀：
挑战了现有范式： 它直接点出了当前LLM评估的局限性，鼓励研究社区思考更深层次的智能表现，而不仅仅是模式匹配。
量化能力： 尝试用量化的方式来衡量模型的“能力”，而不是停留在定性的描述上，这对于指导模型改进至关重要。
前瞻性： 预见了未来LLM的发展方向——从模仿到创造、推理，并为此提供了评估的“路线图”。
深入解读： 这篇论文的作者们花了大量精力设计了各种任务，从需要多步逻辑推理的数学应用题，到需要理解复杂代码逻辑的编程挑战。他们发现，即使是当时最先进的模型，在这些需要深度理解和泛化能力的任务上，仍然存在显著的差距。更重要的是，他们分析了模型能力的提升与模型规模、数据量之间的关系，并尝试预测模型在未来更大规模下可能达到的能力边界。这为后续研究如何“scaling up”模型，以及如何更有效地训练模型以获得更强的通用智能，提供了宝贵的见解。
2. 图神经网络（GNNs）的理论理解与性能提升
图神经网络在处理结构化数据方面展现出了强大的威力，而在2021年的NeurIPS上，理论分析和更有效的GNN架构是重要的研究方向。
"Are Transformers StateoftheArt Approximators of Graph Neural Networks?" (Could Transformers Replace GNNs? A Theoretical and Empirical Investigation)
核心思想： 这篇论文探讨了Transformer模型是否能够完全取代专门的图神经网络（GNNs）。作者们从理论上分析了Transformer在处理图结构数据时的能力边界，特别是与各种GNN模型的表达能力进行对比。他们发现，尽管Transformer在某些任务上表现出色，但其固有的“消息传递”机制在处理某些具有复杂图结构的依赖关系时，可能不如专门设计的GNN。同时，他们也提出了一些改进Transformer处理图数据的方法。
为何优秀：
跨模型比较的深度： 它直接比较了两种在深度学习中都非常流行的架构（Transformer和GNN），并试图从理论层面理解它们各自的优劣势，而不是仅仅停留在实验层面的比较。
揭示局限性： 指出了Transformer在处理图数据时可能存在的理论局限性，这对于大家在选择模型架构时提供了一个更审慎的视角。
融合思路： 也为如何将Transformer的强大能力与GNN的结构化处理能力结合，提供了新的思路。
深入解读： 文章中一个重要的理论工具是基于“图同构性”的测试，比如WeisfeilerLehman（WL）图同构测试。作者们分析了Transformer在多头注意力机制下，是否能够有效地捕捉到图节点的“身份”以及节点之间的“位置关系”，这与很多GNN模型依赖的消息传递和聚合方式有所不同。他们发现，在某些特定的图结构上，例如那些需要区分高度相似但结构略有差异的节点时，Transformer可能会面临挑战。但另一方面，Transformer强大的全局建模能力也使其在某些需要长距离依赖的图任务上具有优势。这篇论文促使研究者们更深入地思考，哪种模型架构更适合特定类型的图数据和任务，并且可能为设计“混合”模型提供灵感。
3. 对抗性样本和鲁棒性研究的深化
在深度学习模型日益普及的今天，如何保证模型的鲁棒性，特别是对抗性鲁棒性，依然是重中之重。
"How to Define, Measure, and Improve Adversarial Robustness?" (A Unified Framework for Adversarial Robustness Evaluation)
核心思想： 这篇论文不是提出一种新的对抗性攻击或防御方法，而是聚焦于如何“更合理地”定义、度量和提升模型的对抗性鲁棒性。作者们提出了一个统一的框架，来分析现有评估方法中的潜在缺陷，并指导如何设计更可靠的鲁棒性评估指标和训练策略。例如，他们强调了在评估时要考虑所有可能的攻击范围，而不是仅仅局限于少数几种知名的攻击方式。
为何优秀：
回归基础的严谨性： 在众多追求新颖攻击和防御的工作中，这篇论文回归到“如何正确地评估”这一更根本的问题，这对整个领域的发展至关重要。
批判性思维： 能够清晰地指出当前研究中普遍存在的误区和局限，帮助大家建立更严谨的研究习惯。
指导性强： 为后续的研究者提供了清晰的评估指南，能够避免一些“虚假繁荣”式的鲁棒性提升。
深入解读： 这项工作的重要性体现在它揭示了许多“声称”具有高鲁棒性的模型，在更严格的评估下可能不堪一击。例如，很多研究者可能只用一种或两种特定的对抗性攻击（如PGD）来测试模型，并以此来证明其鲁棒性。但作者们指出，这远远不够。模型必须能够抵御更广泛的、具有不同扰动范数（Lp范数）和扰动范围（如林林总总的攻击方法）的攻击。他们还探讨了在训练过程中引入哪些类型的“噪音”或“扰动”才能真正提高模型的泛化鲁棒性，而不仅仅是“记住所见的攻击模式”。这种“严谨的审视”为推动对抗性鲁棒性研究走向更务实和可靠的方向奠定了基础。
4. 因果推断在机器学习中的应用拓展
因果推断是理解“为什么”以及“如果……会怎样”的关键，它与机器学习的结合是前沿且非常有前景的方向。
"Causal Discovery with Symmetric Attention" (Learning Causal Structures in Complex Systems)
核心思想： 传统的因果发现方法往往依赖于一些强假设，比如数据的独立性或线性关系。这篇论文提出了一种新的基于深度学习的因果发现方法，它利用了“对称注意力”机制来学习复杂的因果图结构，并且对数据的分布假设更加宽松。它能够处理更多类型的数据，以及发现更复杂的因果关系。
为何优秀：
技术创新： 引入了“对称注意力”这一新颖的机制来解决因果发现中的关键挑战——如何有效地捕捉变量之间的依赖关系和方向。
应用广泛性： 突破了传统因果发现方法对数据类型的限制，使其能在更广泛的领域（如生物医学、社会科学、经济学等）中应用。
连接理论与实践： 结合了因果图模型和深度学习的强大能力，为从数据中学习因果关系提供了强大的工具。
深入解读： 想象一下我们有一组复杂的变量，比如基因表达数据、病人临床特征或者宏观经济指标。我们想知道这些变量之间是否存在因果关系，以及这种关系的强度和方向。这篇论文的核心是利用深度神经网络的强大表示能力，去“预测”一个变量的取值，同时要考虑其他所有变量对它的影响。关键在于“对称注意力”的设计：它能让模型在处理某个变量时，同时关注到它“原因”变量和“结果”变量的影响，并且在“因”和“果”之间建立一种不对称的、有方向性的联系。例如，在因果图模型中，如果X导致Y，那么X对Y的“贡献”和Y对X的“贡献”应该是不同的。注意力机制能够学习这种不同，而“对称性”则保证了在计算过程中，所有变量都被平等地考虑进来，以避免偏见。这对于发现“隐藏的”、“非线性的”以及“多变量交互的”因果关系非常有帮助，为科学研究和决策支持打开了新的大门。
总结一下
2021年的NeurIPS汇聚了机器学习的最新进展，上述这些论文只是冰山一角。它们在 大型模型能力评估、模型架构的理论审视、模型鲁棒性保障以及因果推断的深化 等方向上都做出了重要贡献。理解这些工作的核心思想，不仅能帮助我们把握当前的研究热点，更能启发我们对未来机器学习发展方向的思考。这些研究工作的价值在于它们不仅仅是技术上的小修小补，而是对我们理解智能的本质、提升模型可靠性、以及如何从数据中获取更深层次知识的探索。
希望这样的解读能让你感受到这些研究的深度和广度，而不是冰冷的技术堆砌。
网友意见
NeurIPS 2021放榜啦！本届 NeurIPS共有9122篇论文提交，其中2344篇被接收（占比26%） 。其中，微软亚洲研究院副院长刘铁岩和Stefano Ermon接收论文最多，各为14篇。
NeurIPS 2021接收的论文放出了！《argmax centroid》「荣获」最短标题的称号。
作者是来自北京大学的Chengyue Gong，得克萨斯大学奥斯汀分校的Mao Ye和达特茅斯学院的Qiang Liu。《Habitat 2.0: Training Home Assistants to Rearrange their Habitat》的作者最多，有21个。
https:// arxiv.org/pdf/2106.1440 5.pdf
NeurIPS 2021 接收数据分析
今年提交的论文总共有9122篇，其中有2344篇被接收，比例为26%。相比于2020年，虽然投稿减少了332篇，但是被接收的反而增加了444篇。
谷歌总共提交了177篇论文，成为投稿最多的公司。微软、DeepMind、Facebook紧随其后，分别为116篇、81篇和78篇。国内的BAT则再次聚首，以16篇、20篇和19篇分别排在第10、第7和第9位。
MIT总共提交了142篇论文，成为投稿最多的高校，以3篇论文的优势超过投稿139篇的斯坦福。CMU以117篇论文排名第三，比第四名伯克利多了1篇。清华位列第五，北大位列第九。
不出意料，美国依然霸榜投稿最多的国家，共提交了1431篇论文，占了总投稿的15.7%。中国大陆排名第二，提交411篇论文，比美国要少1020篇。英国位列第三，为268篇。
在被接收论文最多的22位学者中，华人占了8位。其中，微软亚洲研究院副院长刘铁岩被接收论文最多有14篇，和斯坦福大学的Stefano Ermon并列第一。
得克萨斯大学奥斯汀分校的助理教授汪张扬也有13篇论文被接收。而且在ICLR 2021上，汪张扬被接收的论文数也高居华人学者榜首。
北京大学的王奕森和UCLA的Quanquan Gu以12篇论文紧随其后。其中，王奕森的论文有两篇中了Top 3%的Spotlight。华为诺亚方舟实验室的王云鹤、普林斯顿大学的Zhaoran Wang、微软亚洲研究院的秦涛和IBM的Pin-Yu Chen分别有10篇、8篇、8篇和8篇论文被接收。Bengio被接收的论文也为8篇。
此外，在投稿的论文中，刘铁岩的合作者最多，高达61位。汪张扬以51位排在第二。王奕森为40位，超过Bengio的38位，排名第四。
大展风采的华人学者们
微软亚洲研究院副院长刘铁岩
刘铁岩博士，毕业于清华大学，先后获得电子工程系学士、硕士及博士学位。现任微软亚洲研究院副院长，领导微软亚洲研究院在机器学习领域的研究工作。
刘铁岩博士是人工智能领域的国际知名学者，国际电子电气工程师学会院士（IEEE Fellow），美国计算机学会杰出会员（ACM Distinguished Member）。刘博士还是卡内基梅隆大学（CMU）兼职教授，诺丁汉大学荣誉教授，清华大学、中国科学技术大学、南开大学兼职教授和博士生导师。他还担任了包括WWW/WebConf、SIGIR、KDD、NIPS、ICML、AAAI在内的诸多顶级国际会议的大会主席、程序委员会主席、本地主席和领域主席，以及IEEE模式分析和机器智能事务(TPAMI)、ACM信息系统事务(TOIS)、ACM网络事务(TWEB)在内的国际知名期刊的副主编或编委。作为一名工业界实验室的研究员，刘博士为世界做出了独特的贡献。一方面，他的许多技术已经被应用到微软的产品和在线服务上，比如必应、微软广告、Windows、Xbox和Azure。另一方面，他也一直积极为学术界做贡献。
刘铁岩博士的先锋性工作促进了机器学习与信息检索之间的深度融合，被国际学术界公认为「排序学习」领域的代表人物。他发明了几个非常有影响力的算法和理论，包括列表排序法、关系排序法和排序的统计学习理论，在网络搜索和计算广告学等方向取得了卓越的学术成果。在「排序学习」领域，他的学术论文已被引用万余次，并受斯普林格（Springer）出版社之邀撰写了该领域的首部学术专著，并成为Springer计算机领域华人作者的十大畅销书之一。
同时，他是LETOR基准数据集的创建者，而LETOR是「排序学习」研究的必备实验平台。凭借他的深入研究和努力，「排序学习」已经成为当今各大搜索引擎的一项基础技术，并继续成为相关研究界最重要的方向之一。
刘博士在深度学习、强化学习、分布式机器学习等方面也颇有建树，发表了百余篇学术论文，被他引数万次。他曾多次获得最佳论文奖、最高引用论文奖、Elsevier 最高引中国学者奖、中国计算机学会青竹奖、中国AI英雄风云榜技术创新人物奖、AMiner全球最具有响力学者奖（信息检索领域）等奖项。早在2005年，刘博士就开发出了世界上最大的文本分类器，可以在20台机器上对超过25万个类别进行分类。
近几年，刘博士和他的团队开发了许多可扩展和高效的机器学习工具，包括世界上最快和最大的主题模型（LightLDA，拥有一百万个主题，发布在WWW 2015上）、最高效和可扩展的递归神经网络（LightRNN，发布在NIPS 2016上）和GBDT模型（LightGBM，目前已成为Kaggle比赛和KDD Cup中最受欢迎的机器学习工具之一），以及最快的神经TTS引擎（FastSpeech，发布在NeurIPS 2019上）。
FastSpeech的整体架构2018年，他帮助微软在中英新闻翻译任务上达到了人类专家的水平，并于次年获得WMT机器翻译比赛8项冠军。
2019年，他率团队研发了史上最强麻将AI Suphx，在国际知名麻将平台「天凤」上荣升十段，稳定段位显著超越人类顶级选手。
微软亚洲研究院高级首席研究员秦涛
同是微软亚洲研究院的学者，秦涛博士此次NeurIPS 2021也有8篇论文被接收。秦涛博士，目前是微软亚洲研究院的高级首席研究员，管理深度强化学习小组，在清华大学获得了博士学位和学士学位。
他的研究方向包括深度学习(应用于机器翻译、医疗保健、语音合成和识别、音乐理解和作曲)、强化学习(应用于游戏和现实世界问题)、博弈论和多智能体系统(应用于云计算、在线和移动广告)以及信息检索和计算广告。
他是美国计算机学会(ACM)和美国电气与电子工程师学会(IEEE)的高级会员，中国科学技术大学兼职教授(博士顾问)。而且，秦涛博士在微软的2018年的中英新闻翻译达到人类专家水平，2019年获得的WMT机器翻译比赛8项冠军，世界上最强麻将AI Suphx的开发中，都做出了重要的贡献。
华为诺亚方舟实验室高级研究员王云鹤
王云鹤博士此次NeurIPS 2021有10篇论文被接收。王云鹤是北京华为诺亚方舟实验室的高级研究员，从事深度学习、模型压缩、计算机视觉等方面的工作，在北京大学获得博士学位。
王云鹤博士凭借AdderNet系列研究，连获CVPR 2020 Oral论文（AdderNet：Do We Really Need Multiplications in Deep Learning?）和NeurIPS 2020 Spotlight论文（Kernel Based Progressive Distillation for Adder Neural Networks）。
AdderNet在不影响性能的情况下显著降低能耗和电路面积AdderNet系列的目的是通过替换CNN中的所有卷积层(除了第一层和最后一层)，依然可以在ResNet架构上获得与传统CNN相当的性能，但是显著降低能耗。现在，他还在降低人工智能算法的成本这个领域继续探索，希望提升低级视觉、检测和自然语言处理等任务中AI模型的表现。
参考资料：
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