千军万马

于是，榜单也比去年的434篇长了几乎一半。

不过，依然有敏感的人类发现了数字之间的玄机。

有失落的选手收到评审组的邮件，其中显示的入选论文是618篇。如果按照这个数字来算，那么成功比例非常接近25%。只要再加上一篇，就会突破25%。

据此，有人猜测评审组就是按这个比例来裁论文的。

对比一下，去年的中奖率是25.89%，差距并不大，但人们还是感受到了愈加凛冽的比赛形势。

谷歌依旧？

即便在竞争对手数量飞速增长的如今，谷歌 (数据包含DeepMind) 依然以难以追赶的优势，在各大会议中保持着领先，ICML也不例外。

621篇入选者中，以一作论文数量来看，谷歌有49篇，而排在第二的伯克利有22篇。

49篇里，有23篇归属DeepMind，也已超越伯克利的成绩。

麻省理工和斯坦福，分别以21篇和20篇紧追不舍。

排名前三的学术机构摞在一起，终于超过了谷歌。

不过，抱着不到8% (且不比往昔) 的占有率，谷歌也无法以一己之力，帮助企业队抗衡学术队的生产力。

毕竟，一作论文数排行榜里，前25位，除了谷歌和微软 (7篇) ，其余都是学术队的选手。

所以，现在就来看一下，我国学术和企业选手的表现。

国内学术机构以清华的收获最为丰硕，9篇一作，在学术队里位列11名。另外，北大和复旦各有3篇一作中选。

企业队表现最优秀的腾讯，有6篇一作入账，在全球企业里仅次于谷歌和微软，虽然不到谷歌的八分之一。

而阿里巴巴 (含蚂蚁金服) 和百度并无一作论文被ICML 2018收录，分别有两篇和一篇非一作进账。另外，第四范式也有一篇非一作论文入选。

和世界范围的情况相似，学术界对ICML的贡献仍然比企业更加显著。

ICML全称为“国际机器学习大会”，第一届在1980年的匹茨堡举行。今年，这场机器学习的顶会，将在7月登陆斯德哥尔摩，完成第35次成长。

虽然，它比NIPS年长一些，规模又稍稍逊色，不过投稿数量年年攀升的势头，似乎和NIPS并没有什么差别。

或许，机器学习领域的论文数量，也会经历指数增长。在爆发来临之前，不管是研究人员还是大会评审小组，大概都要做好大战的准备吧。

完整列表传送门：

https://icml.cc/Conferences/2018/AcceptedPapersInitial

P.S. 这次的官方榜单上，还是有些作者后面的括号是空的，他们的所属还是未知，因此本文统计可能存在疏漏。仅供参考，并欢迎补充。

（本文转自微信公众号“量子位”，文章有改动。）

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