ICLR - 深度学习与表示学习的顶级会议

国际学习表示会议（ICLR）已成为全球深度学习专业人士的首要聚会，确立了自己作为表示学习研究最具影响力平台的地位。对于从事深度学习的研究人员、从业者和行业专业人士来说，理解ICLR的重要性对于保持在AI创新前沿至关重要。

ICLR 2026 - 巴西里约热内卢

第十四届国际学习表示会议（ICLR 2026）将在充满活力的巴西里约热内卢举行，标志着会议全球影响力的又一个里程碑，致力于促进2025年人工智能会议及未来的国际合作。

ICLR 2026重要日期

• 摘要提交截止日期：2025年9月19日（地球上任何地方时间）
• 论文提交截止日期：2025年9月24日（地球上任何地方时间）
• 论文评审发布给作者：2025年11月11日晚9:00 UTC
• 作者、评审员、AC讨论结束：2025年12月3日晚9:00 UTC
• 论文决定通知：2026年1月22日晚9:00 UTC

这代表着全球深度学习社区在世界上最具活力的城市之一聚会的激动人心机会，促进ICLR人机协作和跨文化思想交流。

ICLR会议录取率

ICLR的高度竞争性从其录取率中可以明显看出，这反映了会议对维持卓越研究质量的承诺：

这些录取率展现了ICLR作为高度选择性平台的地位，录取成为深度学习社区研究卓越的标志。投稿数量的持续增长——从2021年的不到3,000篇到2025年的近12,000篇——反映了会议不断扩大的影响力和深度学习研究的爆炸式增长。

什么是ICLR会议？

国际学习表示会议是致力于推进表示学习（通常称为深度学习）的年度旗舰活动。ICLR成立于填补AI会议领域的关键空白，迅速成为神经网络、深度学习和表示学习前沿研究的最重要平台。

与涵盖广泛AI主题的传统机器学习会议不同，ICLR专注于深度学习创新，使其成为推动神经网络可能性边界的研究人员的首选目的地。

ICLR在深度学习会议排名中的地位

在讨论深度学习会议排名时，ICLR始终占据该领域最具威望和影响力活动的首位。以下是其作为顶级深度学习会议排名的原因：

学术影响力和威望

• 严格的开放评审流程，录取率约为30-32%
• 卓越的引用影响力，ICLR论文经常成为领域定义性工作
• 全球认可，作为深度学习研究的首要平台
• 职业生涯决定性平台，突破性发现首次在此展示

研究质量标准

会议维持深度学习研究质量的最高标准，使得在ICLR获得录取成为重大成就，能够：

• 确立研究人员在深度学习和AI领域的领导地位
• 吸引顶级资助和合作机会
• 为突破性研究提供无与伦比的可见性
• 为享有声望的学术和行业职位打开大门

主要关注领域

ICLR涵盖深度学习和表示学习的全谱，展示多个前沿领域的突破性研究：

核心深度学习技术

• 神经网络架构和新颖模型设计 - 从变换器创新到高效架构，展示来自Google DeepMind、OpenAI、Meta AI和顶尖大学领先实验室的工作
• 深度学习优化 - 高级训练技术、自适应学习率和使深度学习更高效稳定的新颖优化算法
• 生成模型和表示学习 - 包括扩散模型、GAN、VAE以及为当今创意AI工具提供动力的生成AI最新进展
• 深度学习计算机视觉 - 突破性视觉变换器、神经辐射场和图像理解与生成的新颖方法

高级表示学习

• 无监督和自监督学习 - 无需标记数据就能学习丰富表示的方法，包括对比学习和掩码语言建模方法
• 少样本和元学习 - 学会学习的算法，用最少数据快速适应新任务，对现实世界AI部署至关重要
• 多模态学习 - 理解和生成跨文本、图像、音频和视频的系统，为下一代AI助手提供动力
• 理论基础 - 深度理解深度学习为什么以及如何工作，包括表达能力、泛化和优化理论

ICLR在深度学习会议中的突出特点

1. 创新的开放评审流程

ICLR开创了革新AI学术出版的开放评审系统：

• 透明同行评议 - 所有评审、作者回应和评审员讨论都公开可见，促进问责制和学习
• 双盲评审 - 初始投稿匿名，但评审和讨论具名，鼓励建设性反馈
• 研讨会分会场 - 尚未完全准备好进入主会议的创新想法在研讨会上展示，促进合作
• 可重现性标准 - 强调代码可用性和可重现研究，许多论文提供开放实现

2. 专注于影响力和创新

ICLR专门寻求推动可能性边界的研究：

• 杰出论文奖，表彰对深度学习的卓越贡献
• 时间考验奖，表彰对该领域具有持久影响的论文
• 最佳评审员奖，表彰提供优秀反馈的社区成员
• 口头报告，专为最重要的突破保留（通常是录取论文的5%）

3. 全球深度学习社区枢纽

会议是全球深度学习社区的中心聚会点，每年有4,000多名与会者：

• 行业先驱 - 来自OpenAI、Google DeepMind、Meta AI、NVIDIA和新兴AI公司的领导者展示最新研究并寻找人才
• 学术卓越 - 来自斯坦福、MIT、卡内基梅隆、伯克利和国际机构的顶级研究人员分享突破性发现
• 创业生态系统 - 会议是AI初创企业的重要启动平台，许多独角兽公司的起源可以追溯到ICLR联系
• 开源合作 - 许多最重要的开源深度学习工具和库在ICLR宣布或演示

为什么要参加ICLR会议？

对深度学习研究人员

• 展示突破性研究 - 与世界顶级深度学习专家分享发现并获得宝贵反馈
• 获取前沿研究 - 在研究成果广为人知前数月或数年了解进展
• 建立研究合作 - 与研究工作互补的研究人员建立联系，促成高影响力的联合项目
• 跟上快速发展 - 深度学习发展极快；ICLR对保持前沿至关重要

对行业专业人士

• 技术侦察 - 在商业应用出现前1-2年识别有前景的研究方向
• 人才招聘 - 在其他地方招聘前遇见深度学习领域最聪明的人才
• 研究伙伴关系 - 与学术实验室建立赞助研究和技术转移合作
• 竞争情报 - 了解该领域的发展方向，为战略研发决策提供信息

对学生和早期职业专业人士

• 世界级指导 - 直接接触创造现代深度学习的先驱和领导者
• 职业加速 - ICLR展示和网络建设往往带来顶级技术公司和实验室的享有声望机会
• 研究方向 - 接触前沿工作有助于完善自己的研究重点并识别有前景的方向
• 全球网络 - 建立国际联系，可能带来合作、工作机会和终身专业关系

ICLR对推进深度学习的承诺

ICLR通过致力于推动深度学习可能性边界同时保持高伦理标准而脱颖而出：

研究卓越

• 实验设计和评估的方法严谨性
• 通过代码和数据共享要求的可重现性
• 创新胜过渐进式改进
• 跨学科合作，汇聚来自神经科学、数学和计算机科学的见解

负责任的AI开发

• 深度学习系统中的公平性和偏见研究
• 强大AI系统的安全性和对齐
• 大规模深度学习的环境可持续性
• 通过开放研究和工具民主化深度学习

规划您的ICLR会议体验

需要记住的关键日期

• 摘要截止日期（通常在9月下旬）
• 论文提交截止日期（通常在10月初）
• 通知日期（通常在1月）
• 会议日期（每年4月/5月）
• 研讨会提案（提前数月提交）

首次参会者建议

1. 战略准备 - 提前研究录取论文列表，根据兴趣和研究目标确定会议优先级
2. 拥抱海报会议 - 一些最有趣的对话发生在海报会议期间；不要只参加口头报告
3. 参加研讨会 - 研讨会通常涵盖新兴主题，为学习和网络建设提供更亲密的环境
4. 与社区互动 - ICLR具有特别欢迎和协作的文化；不要犹豫向您钦佩其工作的研究人员自我介绍
5. 利用社交项目 - 参加欢迎招待会和社交活动，许多持久的专业关系在此形成
6. 关注在线讨论 - 即使虚拟参与，也要与在线社区和评审讨论互动

充分利用ICLR

• 论文报告 - 参加不同领域的报告以拓宽视野
• 海报会议 - 计划在海报会议花费大量时间，在那里可以进行详细的技术讨论
• 研讨会和教程 - 这些提供特定主题和新兴研究领域的深入探讨
• 工业分会场 - 了解深度学习研究如何在现实环境中应用
• 社交活动 - 对于网络建设和在深度学习社区建立关系至关重要

ICLR和深度学习的未来

随着深度学习继续变革行业和科学领域，ICLR仍然处于这场革命的前沿：

新兴研究方向

• 基础模型和大规模预训练
• 跨模态理解和生成的多模态AI系统
• 边缘设备和可持续性的高效深度学习
• 结合深度学习与符号推理的神经符号AI
• 强大AI系统的AI安全和对齐

社区增长和影响

• 全球参与增加，亚洲、欧洲和新兴AI中心有强力代表
• 产学合作推动理论进步和实际应用
• 开放科学倡议促进深度学习研究的可重现性和可及性
• 通过教程、研讨会和指导项目的教育影响

结论

国际学习表示会议是深度学习研究的权威平台，为该领域的未来方向设定议程。无论您是经验丰富的研究人员、行业从业者，还是进入该领域的学生，ICLR都为学习、合作和为深度学习进步做出贡献提供了无与伦比的机会。

随着深度学习继续推动AI的突破，从大语言模型到科学发现，ICLR作为顶级会议的作用变得更加关键。会议对研究卓越、开放科学和负责任AI开发的承诺使其成为任何认真推动人工智能可能性边界的人的重要目的地。

对于那些希望对深度学习做出重要贡献或跟上该领域快速发展的人来说，ICLR代表着专业发展和科学进步的宝贵投资。在ICLR建立的联系、获得的知识和汲取的灵感往往塑造职业轨迹和该领域本身的未来。

参考资料

• ICLR会议官方网站
• OpenReview.net - ICLR评审和论文
• ICLR会议统计和录取率