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[科技知识]如何评价CVPR2030的审稿结果？ |
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如何评价CVPR2030的审稿结果？ |
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此时此刻 恰如 彼时彼刻 恰如 彼时彼刻 恰如 彼时彼刻 |
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2028, 人类在视觉领域灌水的能力已经跟不上靠计算机自己灌的能力，经所有作者和组委会一致通过, 将投稿和审稿这项古老的人类活动全部交给计算机，人类不再举办cvpr 2030…cvpr, 卒，享年46 |
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首先要给这届组委会点赞！！！ 之前大家都抱怨，200页的篇幅根本不够写，导致appendix要发几个G的embedding。机器写作机器阅读，论文本质就是思维流Flow of Thoughts，多写几页怕什么的。 这次组委会直接大手一挥，不写natural language了，直接上传Flow of Thoughts！ 提前开放机器审稿的API这点也超级友好！！！大家直接Reinforcement Writing with AI Feedback，等于ddl前就可以实时获得反馈，帮了很大的忙 借机宣传一下我们组中稿的Spotlight《Adaptive Visual Projection through Real-time Brain Attention Prediction》。之前人脑投影会受到智力的影响。于是我们在灵犀v4.2外加入了自动化适配大脑算力的过程，可以实时预测人的注意力，并以此来改变投影的清晰度。 我们把demo做成了一个app，大家可以用华为九天脑机体验一下 六月阿克拉见！ |
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投了两篇，第一篇在去年YOLOv15的基础上做了一些小改进，pre-rebuttal分数444，第二篇火星地形识别与SLAM，希望可以帮助火星物资运送，pre-rebuttal分数533。希望都能中。 ---------------------------------------- 发现楼上楼下idea比我的格局大多了，焦虑555 |
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投了10篇，分别是 阴阳大模型首次击败LLM：4444 五行学习 is all your need：555 Deepest Learning：345 Deeper than Deepest：234 根据单目照片的八维重建：332 计算机视觉与封神演义：1231 （打算转投Siggraph 2030了） 用扩散模型生成让论文必中的插图：11111（看来模型出问题了） 实在编不下去了 |
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喜报，ChatGPT10在CVPR2030斩获50000篇中稿的好成绩。 ———————————————————————— 也有专家反应，ChatGPT自己审自己的稿子，会进一步加剧学术聚集效应 |
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更新，被GPT-8 作为AC一票否决了，它认为该论文可能对它产生负面影响。 Deepfake Detection相关。出分55444443332221，其中Reviewer 3，5，6，9，12希望我们提供更多实验数据，看来rebuttal有的忙了。 |
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都2030年了，CVPR这种北美大陆的老古董已经被淘汰了。 现在CV领域真正的顶会是PRCV，属于CCF S（手动狗头） |
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我说， 如果到了2030年的VQA领域还是在刷一些“树下有什么物体”、“图片里有几片pizza”、“图片里的人眼睛是什么颜色的”之类的幼稚园级别的benchmark， 如果所谓的多模态/视觉LLM连个动画片都看不懂， 如果一个大规模预训练的模型非要在每一个下游数据集上分别都微调一下再汇报结果， 那还是散伙吧～ |
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被分到了6个reviewer，得分114514，准备好好写一下rebuttal，也许还能抢救一下（喜 |
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这次发挥不太好，投了112篇，中了67篇，oral 15篇，还差131篇才到毕业要求，估计得延毕了。隔壁实验室有个怪人，只发刊不发会，PAMI和IJCV加起来五年才出了213篇，比平均都低，现在确诊抑郁症休学了。唉，有的时候考虑转行干土木得了。 |
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我得赶紧开一个2040年CVPR的问题，再晚点就得被scoop了 |
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凑巧也投了一篇《From reinforcement learning to PUA: Towards a more efficient human regularization on machine》 motivation比较明显：reinforce无法继续监督具有自我认知的gpt，因此需要祭出人类发明的最强反馈机制，PUA大法，给模型物理和生理的双重折磨 :) |
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一众大模型公司在量子位、机器之心、新智源上发稿： 喜报！我们的自研大模型在自动化学术论文写作及算法竞赛上取得重大突破，在CVPR-EVAL，CVPR-BESTPAPER-EVAL, CVPR-CHALLENGE-EVAL等权威榜单上击败LLAMA10等强劲对手，向世界展示了中国力量！ 同时我们会开源权重，大家可以用LLAMA10的模型架构直接读取，助力开源社区蓬勃发展！ |
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投了一篇，分数方差很大，两个5分两个1分。论文背景是2028年开始，不断有三体人伪装成地球人在地球从事各种间谍活动，它们和人类非常像，极大的威胁了地球的安全，因此论文做的是三体人脸和地球人脸的识别，提出了一种脱水学习的方法，能够将准确性提升至99%!! 论文从动机，实验和实用价值来说都无可挑剔，可是为什么有两个审稿人只给1分？我想了很久都没想明白。于是我斗胆发邮件去问了大刘，他说：亏你看了三体，你不知道，地球人也分降临派和拯救派？ |
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不是大数据，大模型. 你工作简单没新颖性，模型要复杂，数据不够多，没有建立新的数据集. 操作直接，故事不行. 强烈拒绝cvpr录用. |
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放个屁股在这儿，六年后的人踢我一下 |
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就和CVPR2018看我们现在一样吧，变化估计还不如这个大呢 |
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