CVPR 2025最佳论文揭晓！华人博士王建元以一作身份，与Meta和牛津大学合作，凭借《VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer》摘得最佳论文奖。VGGT是首个能在单次前馈中端到端预测完整3D场景信息的Transformer，性能超越多项现有方法。同时，谢赛宁和苏昊因在计算机视觉领域的杰出贡献荣获青年学者奖。谢赛宁参与了ResNeXt和MAE项目，而苏昊则师从李飞飞并参与ImageNet研究。此外，最佳学生论文授予《Neural Inverse Rendering from Propagating Light》，提出基于物理模型的神经逆向渲染方法，加速场景重建。另有四项 honorable mention，涉及结构运动估计、导航世界模型及视觉语言模型等领域。

南京大学钱超教授团队在DATE 2025会议上发表的论文《Timing-Driven Global Placement by Efficient Critical Path Extraction》荣获最佳论文奖。该论文提出了一种新型时序驱动布局方法，解决了芯片设计中百亿晶体管布局的难题，实现了6倍加速。论文由南京大学硕士生侍昀琦、本科生林熙和博士生薛轲共同完成，钱超教授为通讯作者，与华为诺亚方舟实验室合作。此次会议于3月31日至4月2日在法国里昂举行，投稿超过1200篇，录用率约25%，仅有4篇论文获最佳论文奖。

2024年12月3日，距离年底仅剩27天，AI界发生了一件极具戏剧性的事件。田柯宇，北京大学研究生，凭借其在视觉生成领域的开创性工作荣获NeurIPS大会最佳论文奖。NeurIPS地位显赫，被誉为人工智能界的诺贝尔奖。 然而，在颁奖当天，田柯宇却面临字节跳动800万元的诉讼，理由是“涉嫌破坏其AI训...

NeurIPS 2024最佳论文揭晓！北京大学与字节跳动合作的论文《Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction》荣获最佳论文奖。该论文提出了一种新的图像生成框架VAR，首次使基...

标题：多个中国团队斩获EMNLP'24最佳论文！UCLA华人学者中三篇杰出论文，明年顶会落户苏州 正文： 刚刚，EMNLP 2024最佳论文奖公布，共5篇获奖，其中3篇由华人学者主导，分别来自CMU、上海交通大学、中国科学院大学等机构。 其中，由中科院网络数据科学与技术重点实验室和中国科学院大学学者...

ICML 2024最佳论文曾遭ICLR 2024拒绝，然而，该论文由斯坦福大学和Pika公司联合创始人孟晨琳参与，提出了创新的离散扩散语言建模方法，通过引入分数熵损失函数，显著提升了语言建模任务的性能。实验结果显示，该方法在多数任务中优于GPT-2。尽管论文在评审阶段获得88665的高分，最终却因被认为实验部分不完整而被拒收。 此事件引发了关于学术评审流程和会议间论文竞争性的讨论。值得注意的是，论文作者之一，一作已入职OpenAI，计划在近期的ICML 2024大会上分享这项研究成果。这一进展不仅反映了学术界的动态，也为未来语言模型的发展提供了新的方向。

清华大学计算机系团队在2024年SIGIR国际顶会上取得重大突破，斩获时间检验奖和最佳论文奖，这是中国大陆研究机构首次在此领域摘得双冠。其中，一篇2014年发表的论文因其持久影响力荣获时间检验奖，另一篇论文则展示了Scaling Laws对于密集检索的新理解，两篇论文均展现了研究团队的卓越贡献。会议于7月14-18日在华盛顿特区举行，竞争激烈，录用率仅为20.1%。中国学者艾清遥除获奖外，还获得青年学者奖，标志亚洲研究在信息检索领域占据重要地位。此外，山东大学等机构的论文也获得提名。会议亮点包括生成式检索、可解释推荐技术的进展以及对现有检索方法的深入剖析。

CVPR 2024年度盛会揭晓，生成式AI主导最佳论文奖！清华大学、武汉大学、华南农业大学及上海科技大学的校友分别凭借"Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation"（利用人类反馈改进文生图模型）和"Generative Image Dynamics"（自然场景动态生成）取得突破。论文作者通过创新方法解决图像生成中的问题，如文本-图像匹配和动态场景建模。同时，俄亥俄州立大学等高校的优秀学生论文"BioCLIP"和"3D Gaussian Splatting"也获得认可，展现了生物学图像理解和3D视图合成的进步。这些成果标志着CVPR的参与度和影响力达到新高，吸引了全球科研者关注。

上海交通大学、港中文及酷哇科技团队在CVPR '24上取得重大突破，提出神经场网格模型的三大理论定理，包括训练动力学与泛化性能分析。他们的研究获得盲审满分意见并提名最佳论文。团队基于正切核理论构建的新框架，解释了网格模型的训练行为和泛化能力，引领了MulFAGrid模型的开发，展示出色泛化性能和多项任务中的优异表现。研究人员赵泽林（PhD候选人）、严骏驰教授和范凤磊博士是这一创新的主力，他们的工作有望推动计算机视觉领域的进一步发展。