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機率式 ML 研究者該投稿到哪裡？
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💡了解 LLM 主導趨勢如何改變機率式與統計 ML 研究者的投稿策略。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
作者觀察到，LLM 相關研究已佔據大型 ML 會議大量海報與工作坊版面。
為什麼重要
如果這項趨勢持續，機率式 ML 研究者可能需要根據審稿專業與社群契合度，而不只是會議聲望來選擇投稿場域。這可能進一步使基礎統計 ML 與主流 LLM、agent 研究生態系分流。
下一步行動
為下一篇統計或機率式 ML 論文比較最新的 AISTATS、UAI、NeurIPS、ICLR 與 ICML 徵稿資訊，選擇審稿專長最符合研究貢獻的投稿場域。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •作者觀察到，LLM 相關研究已佔據大型 ML 會議大量海報與工作坊版面。
- •統計與機率式 ML 研究者可能會逐漸將 AISTATS 與 UAI 視為主要投稿場域。
- •Arnaud Doucet、Aapo Hyvärinen、Christian Naesseth 與 Stefano Ermon 等研究者仍持續在頂尖會議發表論文。
- •這場討論質疑，過去選擇投稿場域是否更多是受到聲望，而非社群契合度所驅動。
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