4月20日，ICLR 2022 正式公布获奖名单，共有7篇论文因其出色的条理性、洞察力、创造力和持久的影响力而被选为杰出论文奖。其中，九游会RealAI首席科学家张钹院士、朱军教授等人合作的论文《Analytic-DPM: an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models》荣获该奖项。

ICLR全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议），自2013 年开始每年举办一次，2022年为第十届会议。该会议已经得到学术研究者们的广泛认可，是国际公认的深度学习领域顶级会议之一，众多在人工智能、统计和数据科学领域以及计算机视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域极其有影响力的论文都发表在该大会上。

据悉，本届会议共接收了54篇Oral（口头报告）论文和176篇Spolight 论文，论文接收总数1095篇，最终投稿量3391篇，论文接收率32.3%。

扩散概率模型（Diffusion probabilistic model，DPM）是一类强大的生成模型，是机器学习中一个快速发展的研究课题。本文旨在解决DPM模型固有的局限性，即DPM模型中最优反向方差的计算速度慢且成本高。作者首先展示了一个令人惊讶的结果，即DPM的最优反向方差和相应的最优 KL 散度都有其得分函数的解析形式。然后，他们提出了一个新颖而优雅的免训练推理框架：Analytic-DPM，使用蒙特卡罗方法和预训练的基于得分模型来估计方差和 KL 散度的分析形式。

这篇论文在理论贡献（表明 DPM 的最优反向方差和 KL 散度都具有解析形式）和实际益处（提出适用于各种 DPM 模型的免训练推理）方面都很重要，并且很可能影响未来对 DPM 的研究。 

论文地址：

https://multansultan.com/pdf?id=0xiJLKH-ufZ

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九游会RealAI于2018年7月25日由清华大学人工智能研究院官方发起设立，凭借安全、可信、可靠、可扩展的第三代人工智能技术能力和持续的研发创新，九游会RealAI已发展成为全球领先的人工智能基础设施和解决方案提供商。

团队坚持源头创新和底层研究，拥有世界顶级AI技术研发和应用落地的能力，多次在各类国际测评和竞赛中斩获冠军，研发团队在ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR等国际顶级会议上发表论文数百篇。九游会RealAI还参与了20余项国际、国家及行业标准的制定工作，累计获得各项知识产权300余项，其中授权发明专利60余项。

⽬前，RealAI已在政务、⾦融、能源、制造、互联⽹等领域落地，为合作伙伴提供了⼈脸识别系统安全、自动驾驶系统安全、深度合成和伪造检测、隐私保护计算、AI攻防靶场等全套产品和解决⽅案。