NeurIPS'22, часть 1

Пару недель назад закончилось одна из самых масштабных конференций этого года – NeurIPS. Вместе в ICML и ICLR, NeurIPS в тройке лучших конференций по машинному обучению, на которые (в теории) попадают лучшие работы из разных областей ML от CV до NLP. В этом году, кстати, одной из самых популярных тем стали графы и графовые нейросетки.

В этом году я приехал на конференцию с туториалом, статьёй в основной секции и двумя – на воркшопах. "Раз начал ~заниматься рисёрчем~, то иди в своём увлечении до конца".

В последние несколько лет из огромной конференции NeurIPS превратился в просто гигантскую – в доковидном 2019 году в Ванкувере было 13000 посетителей, в этом – более 10000, и несколько тысяч онлайн-участников. С таким количеством посетителей и статей (больше двух тысяч!) конференция превращается в хаотичный водоворот, где блаженно болтать о науке со случайными встречными становится просто невозможно.

Во-первых, почти невозможно случайно с кем-то встретится случайно. Чтобы пообщаться с интересными людьми, их надо было специально искать и договариваться. К некоторой оторопи, некоторые люди хотели поболтать со мной, что тоже приходилось планировать.

Во-вторых, почти невозможно разобраться в новых работах на лету. На обычных конференциях постерные сессии следуют за презентациями, но на перегруженных ML конфах такое организовать просто невозможно, поэтому от презентаций отказались. Но и постеров оказывается катастрофически много – в этом году было 6 двухчасовых сессий с ±400 постерами на каждой. Разобраться в таком потоке информации просто нереально.

В-третьих, плотность распорядка. На обычных конференциях мне интересы пара приглашённых лекций, несколько статей, и один воркшоп. Тут, из-за размера и престижности интересно всё, и времени на фланирование не остаётся. Приходится жертвовать, например, туториалом по conformal prediction, который мне ещё предстоит посмотреть на праздниках.

Так как пост получился длинным, о науке на NeurIPS я напишу отдельно.