史无前例！Seq2Seq与生成对抗网络同获NeurIPS时间检验奖，Ilya Sutskever连续两年获奖

史无前例！Seq2Seq和GAN同获NeurIPS时间检验奖，Ilya连续两年获奖

今年的NeurIPS大会再次创造了历史，首次同时颁发了两个时间检验奖（Test of Time Awards）。这一罕见的决定充分体现了这两篇论文对整个领域的深远影响。

第一篇获奖论文：GAN

生成对抗网络（GAN）由Yoshua Bengio、Ian Goodfellow等知名学者提出，自2014年问世以来，已被引用超过85,000次。GAN的核心思想是通过两个神经网络的对抗训练来生成高质量的数据。这两个网络分别是生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成逼真的数据，而判别器则负责辨别数据的真假。这种对抗机制不仅在图像生成、音乐创作等领域取得了显著成果，还深刻影响了AI创作的方式。

GAN的训练过程可以比喻为“造假者与鉴定师”的博弈。生成器不断学习如何生成更逼真的数据，而判别器则不断提升辨别能力。最终，当生成器生成的数据足够逼真，使得判别器无法区分真假时，GAN的训练就达到了理想的效果。相比其他生成模型，GAN的优势在于其简洁的结构和高效的训练过程，使其在图像、视频和音频生成等任务中展现出巨大的潜力。

第二篇获奖论文：Seq2Seq

Seq2Seq模型同样诞生于2014年，由Ilya Sutskever、Oriol Vinyals和Quoc V. Le共同提出。Seq2Seq模型通过编码器-解码器架构，将输入序列映射到输出序列，特别适用于处理输入和输出长度不定的序列数据。编码器将输入序列编码成一个固定长度的上下文向量，解码器则基于这个向量生成目标序列。这一模型在机器翻译、文本生成等任务中表现出色，特别是在处理长句子时，其优势尤为明显。

Seq2Seq模型的一个有趣技巧是在训练过程中将输入序列的单词顺序反转，这有助于引入更多的短期依赖关系，从而提高模型的性能。在WMT’14英语到法语的翻译任务中，Seq2Seq模型取得了34.8的BLEU得分，超过了传统的基于短语的统计机器翻译系统。此外，利用Seq2Seq模型对SMT系统生成的候选翻译进行重新排序，可以进一步提高翻译质量，使得BLEU得分达到了36.5。

Ilya连续两年获奖

值得一提的是，Ilya Sutskever不仅是Seq2Seq模型的作者之一，还在去年因word2vec项目获得了NeurIPS时间检验奖。这显示了他在深度学习领域的卓越贡献。然而，Ilya的职业生涯并非一帆风顺。他从谷歌跳槽到OpenAI，近期又离开OpenAI，投身于创业，致力于开发安全超级智能（Safe Superintelligence）。

NeurIPS官方活动

NeurIPS官方宣布，两篇时间检验奖的作者将于当地时间12月13日（北京时间12月14日）进行Q&A活动。此外，量子位将持续关注本届NeurIPS的其他奖项动态。

本文来源： 量子位【阅读原文】