NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）概述
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 全称 | Conference on Neural Information Processing Systems（神经信息处理系统大会） |
| 创立时间 | 1986 年首次在美国犹他州 Snowbird 以闭门论坛形式举办，最初称为 NIPS |
| 更名原因 | 为更准确反映会议覆盖的广泛领域，2017 年正式将缩写从 NIPS 改为 NeurIPS |
| 主办机构 | 由 NeurIPS 基金会（NIPS Foundation） 主办，基金会负责会议的组织、论文评审及后勤安排 |
| 会议时间 | 固定在每年 12 月 举行，通常为期一周的主会程，随后会有线上延伸活动 |
| 会议地点 | 过去在美国、加拿大等地轮流举办，近几年多采用 混合模式（线下+线上）。例如 2023 年在美国路易斯安那州新奥尔良的 Ernest N. Morial 会议中心举行；2024 年亦采用混合模式，第一周线下在美国新奥尔良，第二周线上进行 |
| 会议规模 | 2020 年因疫情转为全线上，吸引超过 20,000 名参与者；2023 年现场参会人数大幅回升，会议现场可容纳数千名与会者 |
| 论文提交与录取 | 每年收到数千篇稿件，录取率约在 20% 左右。2023 年共收到 4,854 篇投稿，录取 1,010 篇，接收率 20.8%；2022‑2024 年的接收率均保持在 20%‑22% 区间 |
| 学术影响 | 在 Google Scholar 2020 年的 h5‑指数达到 309，位列计算机领域第 2 位、所有学科第 9 位；被中国计算机学会评为 人工智能 A 类会议 |
| 会议组成 | - 主会程（Oral）：口头报告 - Spotlight：短时展示 - Poster：海报展示 - Tutorials：专题教程 - Workshops：工作坊 - Competitions：竞赛（如强化学习、生成模型等） |
| 研究热点 | 深度学习、神经网络、强化学习、生成模型、可解释 AI、机器学习理论、优化、稀疏学习、计算神经科学等。近年还增设 伦理与社会影响 相关研讨会 |
| 重要奖项 | 每届会议设有 最佳论文奖（Best Paper）、最佳海报奖、最佳演示奖 等，表彰在理论创新、实验方法或应用价值上具有突破性的工作 |
| 社区与生态 | 除学术报告外，NeurIPS 还提供 代码库、数据集、开源工具，并通过 Whova App 等平台帮助与会者实时查询日程、报名工作坊、交流讨论 |
| 投稿指南 | - 论文长度上限 9 页（含参考文献） - 必须使用 NeurIPS LaTeX/Word 模板 - 采用 双盲评审，作者信息在提交时隐藏 - 2025 年的投稿指南可在官方博客或 CCFDDL 项目解读中查阅 |
为什么 NeurIPS 被视为机器学习领域的“顶会”
- 学术权威：在全球机器学习、人工智能和计算神经科学社区中，NeurIPS 的论文质量和创新度被普遍认为最高。其 h5‑指数和引用量均居前列，吸引了包括谷歌、Meta、OpenAI、DeepMind 等顶尖机构的研究成果。
- 跨学科融合：会议覆盖从 生物神经科学 到 统计学习理论 的广阔范围，促进了不同学科之间的交叉创新。
- 高竞争性：每年仅约 20% 的稿件被录用，录取率的稀缺性提升了会议的声望，也使得被接受的论文往往成为后续研究的基准。
- 产业影响：大量企业在 NeurIPS 上发布最新技术路线图、开源框架和产品原型，会议的 Demo 与 Workshop 成为学术与工业合作的重要桥梁。
- 社区生态：NeurIPS 组织的 竞赛（Competitions） 如强化学习、生成模型等，直接推动了新算法的落地与评测，形成了完整的科研-应用闭环。
近期趋势与展望（截至 2025 年）
- 混合会议模式：疫情后，NeurIPS 继续采用线下+线上双轨并行，提升全球参与度，同时保持现场交流的深度。
- 伦理与社会议题：近年来增设关于 AI 伦理、可解释性、社会影响 的专题研讨会，反映学术界对技术责任的关注。
- 数据与算力资源：会议鼓励提交 大规模实验 与 高算力模型 的复现报告，推动开放科学的实践。
- 多语言与多地区参与：虽然主要语言为英语，但官方已提供 中文、日文等翻译资源，并在亚洲地区（如日本、韩国）设立分会场，进一步扩大影响力。
简要结论
NeurIPS 是机器学习与计算神经科学领域最具影响力的国际学术会议，始于 1986 年的 NIPS，2017 年更名为 NeurIPS。它每年 12 月在美国或加拿大等地举办，采用混合模式，吸引全球数千名研究者。会议以严格的双盲评审、约 20% 的低录取率、丰富的教程、工作坊和竞赛而闻名，是 AI 前沿技术、理论创新以及伦理讨论的重要平台。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！