国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations，简称ICLR）第十二届年会于5月7日至11日在奥地利维也纳展览会议中心盛大开幕。作为机器学习领域备受瞩目的顶级学术会议，ICLR由图灵奖获得者Yoshua Bengio和Yann LeCun等业界翘楚联合发起。本次大会共吸引了数千名来自世界各地的专家学者，共收到7262篇提交论文，最终接收了2260篇，整体接收率约为31%，与去年持平。其中，Spotlight论文占比为5%，Oral论文占比为1.2%，这些论文涵盖了从图像扩散模型的泛化分析到蛋白质序列生成的创新方法，再到视觉变换器网络的改进等多个前沿领域。

在5月7日晚的开幕式上，会议主席团揭晓了本年度ICLR的杰出论文奖与荣誉提名奖。获奖论文不仅在理论上为深度学习领域带来了新的突破，而且在实际应用中也展现出了显著的影响，为机器人技术、生物信息学和自然语言处理等领域的发展提供了重要支撑。会议期间，每天的上午和下午都会有一场备受瞩目的受邀演讲，演讲嘉宾包括了深度学习领域的顶级专家。这些演讲主题广泛，既有对当前研究热点的深入探讨，也有对人工智能伦理及社会影响的关注，充分展现了科学研究的深度与广度。

本次会议仍设有海报展示环节，为各位学者提供了一个面对面交流学习的机会。我实验室博士生王国栋同学的海报展示题目“Rotation Has Two Sides: Evaluating Data Augmentation for Deep One-class Classification”被评选为Spotlight文章。海报展示中，我们详细介绍了研究的动机、方法、实验结果和结论。我们提出了一种基于旋转的数据增强策略，用于深度单类分类任务。通过深入分析旋转对数据分布和模型性能的影响，我们发现旋转操作具有双重作用：一方面，它可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力；另一方面，不恰当的旋转可能会引入噪声，影响模型的性能。因此，我们提出了一种自适应的旋转增强策略，根据数据的特性自动评估数据增广对模型训练的影响。

我实验室中稿文章的海报展示时间为5月10日下午4点半到6点半。在长达两个小时的展示中，我们收到了来自全球各地同行的热情关注和提问。他们对我们的研究表示了浓厚的兴趣，并就一些技术细节和实验结果进行了深入的探讨。除了个人的海报展示，我们也与其他参会者开展了广泛的学术交流。一是了解到了与自己研究领域相关的学者的研究方向，并面对面地交流了技术细节；二是可以了解新的研究趋势。相比去年，研究焦点已经转向了大语言模型、多模态模型、扩散模型，而强化学习和图神经网络的关注则相对减弱。通过与同行的交流，我们不仅得到了宝贵的反馈和建议，还深入了解了当前机器学习领域的最新动态和发展趋势，为我们后续的研究提供了重要的参考和借鉴，同时也拓宽了研究视野，激发了新的研究思路。

展望未来，我们将继续深入研究数据增强策略在异常检测任务中的应用，并探索更多有效的数据增强方法和模型优化技术。同时，我们也将积极参与更多的学术会议和交流活动，与同行分享我们的研究成果和心得体会，推动机器学习领域的发展和进步。