Господа!

У нас очередной праздник!

У Жени Богатырева (2 курс маги) первым автором зашла статья на ICLR 2026 в основной трек!
🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳
🙂💪🙂💪🙂💪🙂💪🙂💪🙂💪🙂
🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳🥳

Итого у нас уже 9-й человек (!) за 4 года пополнил наш клуб первых авторов А*! (и это не считая затащивших в других местах! 😉)

Яндекс, напомню, как и другие компании (включая ооочень известные иностранные), первых авторов любят и не зря! Сегодня это во многом способность быть "быстрее китайцев", что сложно и очень ценится.

У статьи, к слову, была очень непростая судьба.

Первый раз она была подана еще на CVPR 2025 в ноябре 2024 (снята), потом ICML 2025 (Reject), NeurIPS 2025 (снята), AAAI 2026 (Reject) и, наконец, с 5-й переподачи ICLR 2026 (Accept!). 😲

Вдумчивый читатель, сопоставив даты, спросит: так это работа была выполнена в бакалавриате? Типа того! 😁 Это к вопросу о том, как правильно проводить бакалавриат.

Статья постоянно совершенствовалась. По материалу, тексту, подаче. Я уже писал, что у нас иногда на rebuttal (процесс жесткого спора с рецензентами) пишется текста столько же (и даже было больше!), сколько в основной статье! Причем часто этот текст столь же содержателен и хорошо структурирован (это сильно помогает пройти). Как следствие, далее эти материалы идут в supplementary материалы статьи, что сильно помогает пройти следующий rebuttal. 😁 Основной риск тут в novelty — новизне, за отсутствие которой бьют сильнее всего. Если за время этих увлекательных многомесячных циклов появятся похожие работы, это [белый пушной зверек]! 🤧 Нужно начинать новую статью...🤷‍♂️

Короче! Женя (сотоварищи) изначально получили 6444 (не фонтан, это где-то топ-34%). Причем первый ревьювер (с 6) был LLM-reviewer (огромная проблема сейчас), статью не читал и выкатил огромный текст с замечаниями, которые в статье уже покрыты. И не ответил на ответ (жутко дизморалещее поведение, заметим).

У второго и третьего были схожие замечания, что недостаточный novelty и то, что гейн по метрикам был в основном из-за датасета, а не от архитектуры. Ответ был, что в силу того, что модель real-time, сложную архитектуру реализовать по сути невозможно, а гейн у нас из-за того, что взяли идеи от лучших моделей в области. И в introduction фокус статьи поменяли на датасет, сделав его главным contribution (бери хорошие данные делай еще лучше!). После этого оба ревьювера ответили почти одинаково: "Спасибо за детальное объяснение, повышаю оценку до 6".

Последний ревьювер лучше всех разбирался в теме. Помимо вопросов про простоту модели (что вообще-то с точки зрения практики огромный плюс, но у науки свои приоритеты), и т.п. попросил проверить, насколько метод hardware-friendly — перегнать в ONNX и замерить гейн относительно существующих моделей. Женя это добавил, и он даже без комментариев (что создало проблемы) поднял оценку до 6.

Короче, у нас ВТОРОЙ раз в нашей истории ТРИ ревьювера подняли оценки! 🥳🥳🥳 (в прошлый раз это было на ICML 2025 у Саши Гущина). И статья внезапно переместилась в Топ-4% лучших статей (~гарантированное прохождение!!!).

Но судьбе было угодно еще потрепать нервы! 🤷‍♂️ Сайт взломали, ревьюверов деанонимизировали. И они массово бросились поднимать оценки (удивительно! с чего бы??? 😂). В итоге орги приняли соломоново решение сбросить вообще все оценки к начальным 🤔 и перетусовать Area Coordinators (принимающих решения). 😢 Причем переписка сохранилась и новому AC было видно, что двое подняли (а повышение третьего, увы, не видно).

Но все равно этого хватило для прохождения! Уфффф! 😁

Вообще, когда студенты изучают DL и выполняют все эти fast-way-2-win задания, создается иллюзия, что все просто. Берешь данные, архитектору помоднее, фигак-фигак и в продакшн готово 😂. А дальше в реальной жизни оно почему-то так не работает. Вчера общался со своим выпускником, который в Яндекс сейчас увольняет трех подчиненных, не затащивших на испытательном. Наша задача, увеличить число круто затаскивающих, причем в практичных быстрых алгоритмах (см название статьи). 😁

Женю и соавторов еще раз горячо поздравляю! 👏👏👏

Работаем! 😁

#pro_conferences #our_successes

@vgcourse