由谷歌的程序经理Cat Armato发布
谷歌的各个团队在机器学习（ML）领域积极开展研究，涉及理论和应用等方面。我们构建ML系统来解决语言、音乐、视觉处理、算法开发等领域的深度科学和工程挑战。我们通过开源工具和数据集、发表论文以及积极参与会议，致力于与更广泛的ML研究社区建立更协作的生态系统。
谷歌很自豪成为第40届国际机器学习大会（ICML 2023）的钻石赞助商，这是一场世界一流的年度会议，本周在夏威夷檀香山举行。作为ML研究的领导者，谷歌在今年的会议上有超过120篇被接受的论文，并积极参与多个研讨会和教程。谷歌还自豪地成为拉丁裔AI和机器学习女性研讨会的白金赞助商。我们期待与更广泛的ML研究社区分享我们广泛的ML研究，并扩大我们的合作伙伴关系。
已注册ICML 2023吗？我们希望您能访问谷歌展位，了解解决该领域最有趣挑战的激动人心的工作、创造力和乐趣。请访问@GoogleAI的Twitter账号，了解谷歌展位的活动（例如演示和问答环节）。请查看Google DeepMind的博客，了解他们在ICML 2023的技术参与。
请继续阅读以下内容，了解谷歌在ICML 2023的研究成果（谷歌相关机构以粗体显示）。
委员会和组织委员会
委员会成员包括：Corinna Cortes，Hugo Larochelle。教程主席包括：Hanie Sedghi
谷歌研究展位活动
演讲者：Bryan Perozzi，Anton Tsitsulin，Brandon Mayer。题目：谷歌的无监督图嵌入（论文，EXPO研讨会）。时间：7月25日星期二上午10:30 HST
演讲者：Zheng Xu。题目：使用差分隐私的Gboard语言模型的联邦学习（论文1，论文2，博客文章）。时间：7月25日星期二下午3:30 HST
演讲者：Thomas Kipf。题目：自监督场景理解（论文1，论文2）。时间：7月26日星期三上午10:30 HST
演讲者：Johannes von Oswald，Max Vladymyrov。题目：通过梯度下降进行上下文学习的变压器（论文）。时间：7月26日星期三下午3:30 HST
被接受的论文
将视觉变压器扩展到220亿参数（请参阅博客文章）：Mostafa Dehghani，Josip Djolonga，Basil Mustafa，Piotr Padlewski，Jonathan Heek，Justin Gilmer，Andreas Steiner，Mathilde Caron，Robert Geirhos，Ibrahim Alabdulmohsin，Rodolphe Jenatton，Lucas Beyer，Michael Tschannen，Anurag Arnab，Xiao Wang，Carlos Riquelme，Matthias Minderer，Joan Puigcerver, Utku Evci，Manoj Kumar，Sjoerd van Steenkiste，Gamaleldin F. Elsayed，Aravindh Mahendran，Fisher Yu，Avital Oliver，Fantine Huot，Jasmijn Bastings，Mark Patrick Collier，Alexey Gritsenko，Vighnesh Birodkar，Cristina Vasconcelos，Yi Tay，Thomas Mensink，Alexander Kolesnikov，Filip Pavetić，Dustin Tran，Thomas Kipf，Mario Lučić，Xiaohua Zhai，Daniel Keysers，Jeremiah Harmsen，Neil Houlsby
通过推理，从变压器中实现快速推理 Yaniv Leviathan，Matan Kalman，Yossi Matias
最佳策略优化方法 Christoph Dann，Chen-Yu Wei，Julian Zimmert
机器学习中的流入、流出和互惠关系 Mukund Sundararajan，Walid Krichene
变压器通过梯度下降学习上下文 Johannes von Oswald，Eyvind Niklasson，Ettore Randazzo，João Sacramento，Alexander Mordvintsev，Andrey Zhmoginov，Max Vladymyrov
算术采样：用于大型语言模型的并行多样解码 Luke Vilnis，Yury Zemlyanskiy，Patrick Murray*，Alexandre Passos*，Sumit Sanghai
具有可证明逼近保证的差分隐私层次聚类（请参阅博客文章） Jacob Imola*，Alessandro Epasto，Mohammad Mahdian，Vincent Cohen-Addad，Vahab Mirrokni
用于私有机器学习的多时期矩阵分解机制 Christopher A. Choquette-Choo，H. Brendan McMahan，Keith Rush，Abhradeep Thakurta
无论模型选择如何，随机分类噪声并不能打败所有的凸潜力增强器 Yishay Mansour，Richard Nock，Robert Williamson
Simplex随机特征 Isaac Reid，Krzysztof Choromanski，Valerii Likhosherstov，Adrian Weller
Pix2Struct：屏幕截图解析作为视觉语言理解的预训练 Kenton Lee，Mandar Joshi，Iulia Turc，Hexiang Hu，Fangyu Liu，Julian Eisenschlos，Urvashi Khandelwal，Peter Shaw，Ming-Wei Chang，Kristina Toutanova
Mu2SLAM：多任务、多语言的语音和语言模型 Yong Cheng，Yu Zhang，Melvin Johnson，Wolfgang Macherey，Ankur Bapna
用单个样本进行稳健的预算配平 Santiago Balseiro，Rachitesh Kumar*，Vahab Mirrokni，Balasubramanian Sivan，Di Wang
关于基于检索的模型的统计角度 Soumya Basu，Ankit Singh Rawat，Manzil Zaheer
近似最优张量分解的核心形状 Mehrdad Ghadiri，Matthew Fahrbach，Gang Fu，Vahab Mirrokni
使用批处理进行高效的可列表解码回归 Abhimanyu Das，Ayush Jain*，Weihao Kong，Rajat Sen
使用少样本学习高效训练语言模型 Sashank J. Reddi，Sobhan Miryoosefi，Stefani Karp，Shankar Krishnan，Satyen Kale，Seungyeon Kim，Sanjiv Kumar
在Matroids上完全动态的次模最大化 Paul Duetting，Federico Fusco，Silvio Lattanzi，Ashkan Norouzi-Fard，Morteza Zadimoghaddam
GFlowNet-EM用于学习组合潜变量模型 Edward J Hu，Nikolay Malkin，Moksh Jain，Katie Everett，Alexandros Graikos，Yoshua Bengio
改进的在线学习算法用于CTR预测在广告拍卖中 Zhe Feng，Christopher Liaw，Zixin Zhou
大型语言模型难以学习长尾知识 Nikhil Kandpal，Haikang Deng，Adam Roberts，Eric Wallace，Colin Raffel
多通道自动出价与预算和ROI约束 Yuan Deng，Negin Golrezaei，Patrick Jaillet，Jason Cheuk Nam Liang，Vahab Mirrokni
多层神经网络作为可训练的希尔伯特空间阶梯 Zhengdao Chen
关于用户级私有凸优化 Badih Ghazi，Pritish Kamath，Ravi Kumar，Raghu Meka，Pasin Manurangsi，Chiyuan Zhang
PAC泛化通过不变表示 Advait U Parulekar，Karthikeyan Shanmugam，Sanjay Shakkottai
正则化和方差加权回归在线性MDPs中实现极小最优性：理论和实践 Toshinori Kitamura，Tadashi Kozuno，Yunhao Tang，Nino Vieillard，Michal Valko，Wenhao Yang，Jincheng Mei，Pierre Menard，Mohammad Gheshlaghi Azar，Remi Munos，Olivier Pietquin，Matthieu Geist，Csaba Szepesvari，Wataru Kumagai，Yutaka Matsuo
通过最小违规排列加速Bellman Ford Silvio Lattanzi，Ola Svensson，Sergei Vassilvitskii
学习算法的统计不可区别性 Alkis Kalavasis，Amin Karbasi，Shay Moran，Grigoris Velegkas
带有基于槽的模型的测试时间自适应 Mihir Prabhudesai，Anirudh Goyal，Sujoy Paul，Sjoerd van Steenkiste，Mehdi S. M. Sajjadi，Gaurav Aggarwal，Thomas Kipf，Deepak Pathak，Katerina Fragkiadaki>
用于直方图估计的贡献边界算法在用户级隐私下 Yuhan Liu*，Ananda Theertha Suresh，Wennan Zhu，Peter Kairouz，Marco Gruteser
带有提示和查询的强化在线线性优化 Aditya Bhaskara，Ashok Cutkosky，Ravi Kumar，Manish Purohit
CLUTR：通过无监督任务表示学习的课程学习 Abdus Salam Azad，Izzeddin Gur，Jasper Emhoff，Nathaniel Alexis，Aleksandra Faust，Pieter Abbeel，Ion Stoica
CSP：自我监督对比空间预训练用于地理空间-视觉表示 Gengchen Mai，Ni Lao，Yutong He，Jiaming Song，Stefano Ermon
基于Ewald的长程消息传递用于分子图 Arthur Kosmala，Johannes Gasteiger，Nicholas Gao，Stephan Günnemann
用于二进制矩阵分解的快速（1+ε）近似算法 Ameya Velingker，Maximilian Vötsch，David Woodruff，Samson Zhou
带有用户级差分隐私的联邦线性上下文强化学习 Ruiquan Huang，Huanyu Zhang，Luca Melis，Milan Shen，Meisam Hejazinia，Jing Yang
探究模型学习在探索和传递中的作用 Jacob C Walker, Eszter Vértes, Yazhe Li, Gabriel Dulac-Arnold, Ankesh Anand, Theophane Weber, Jessica B Hamrick
标签差分隐私和私有训练数据发布 Robert Busa-Fekete, Andres Munoz, Umar Syed, Sergei Vassilvitskii
终身语言预训练与分布专业化专家 Wuyang Chen*, Yanqi Zhou, Nan Du, Yanping Huang, James Laudon, Zhifeng Chen, Claire Cui
低秩奖励的多用户强化学习 Dheeraj Mysore Nagaraj, Suhas S Kowshik, Naman Agarwal, Praneeth Netrapalli, Prateek Jain
多视图遮挡世界模型用于视觉机器人操作 Younggyo Seo, Junsu Kim, Stephen James, Kimin Lee, Jinwoo Shin, Pieter Abbeel
PaLM-E: 一种具身多模态语言模型 (参见博客文章) Danny Driess, Fei Xia, Mehdi S. M. Sajjadi, Corey Lynch, Aakanksha Chowdhery, Brian Ichter,Ayzaan Wahid, Jonathan Tompson, Quan Vuong, Tianhe Yu, Wenlong Huang, Yevgen Chebotar, Pierre Sermanet, Daniel Duckworth, Sergey Levine, Vincent Vanhoucke, Karol Hausman, Marc Toussaint, Klaus Greff, Andy Zeng, Igor Mordatch, Pete Florence
使用自适应压缩的私有联邦学习 Enayat Ullah*, Christopher A. Choquette-Choo, Peter Kairouz, Sewoong Oh
用于线性函数逼近的对抗MDP的细致后悔 Yan Dai, Haipeng Luo, Chen-Yu Wei, Julian Zimmert
使用恒定内存扩展到ImageNet-1K的数据集蒸馏 Justin Cui, Ruoche Wan, Si Si, Cho-Jui Hsieh
具有高概率对未知参数、无界梯度和仿射方差的AdaGrad步长的SGD Amit Attia, Tomer Koren
对于值估计的分位数时序差异学习的统计优势 Mark Rowland, Yunhao Tang, Clare Lyle, Rémi Munos, Marc G. Bellemare, Will Dabney
透过图像特征的位置信息模式的面具 Chieh Hubert Lin, Hung-Yu Tseng, Hsin-Ying Lee, Maneesh Kumar Singh, Ming-Hsuan Yang
具有最佳速率的用户级私有随机凸优化 Raef Bassily, Ziteng Sun
一种简单的零样本提示加权技术以改善文本-图像模型中的提示集成 James Urquhart Allingham*, Jie Ren, Michael W Dusenberry, Xiuye Gu, Yin Cui, Dustin Tran, Jeremiah Zhe Liu, Balaji Lakshminarayanan
大型语言模型能否推理程序不变量? Kexin Pei, David Bieber, Kensen Shi, Charles Sutton, Pengcheng Yin
在持续观察下的并行洗牌差分隐私 Jay Tenenbaum，Haim Kaplan，Yishay Mansour，Uri Stemmer
恒定问题：差分隐私持续观察的细粒度误差边界 Hendrik Fichtenberger，Monika Henzinger，Jalaj Upadhyay
交叉熵损失函数：理论分析与应用 Anqi Mao，Mehryar Mohri，Yutao Zhong
使用在线函数逼近的对抗性上下文MDP的高效率最优遗憾 Orin Levy，Alon Cohen，Asaf Cassel，Yishay Mansour
流式子模最大化中的公平性在Matroid约束下 Marwa El Halabi，Federico Fusco，Ashkan Norouzi-Fard，Jakab Tardos，Jakub Tarnawski
The Flan Collection：为有效指导调整设计数据和方法（见博客文章）Shayne Longpre，Le Hou，Tu Vu，Albert Webson，Hyung Won Chung，Yi Tay，Denny Zhou，Quoc V Le，Barret Zoph，Jason Wei，Adam Roberts
通过双层优化进行网络控制的图形强化学习 Daniele Gammelli，James Harrison，Kaidi Yang，Marco Pavone，Filipe Rodrigues，Francisco C. Pereira
用于多个分位数发布的学习增强型私有算法 Mikhail Khodak*，Kareem Amin，Travis Dick，Sergei Vassilvitskii
LegendreTron：起义正确的多类损失学习 Kevin H Lam，Christian Walder，Spiridon Penev，Richard Nock
衡量编程语言分布的影响 Gabriel Orlanski*，Kefan Xiao，Xavier Garcia，Jeffrey Hui，Joshua Howland，Jonathan Malmaud，Jacob Austin，Rishabh Singh，Michele Catasta*
分布偏斜下的多任务差分隐私 Walid Krichene，Prateek Jain，Shuang Song，Mukund Sundararajan，Abhradeep Thakurta，Li Zhang
Muse：通过遮蔽生成变压器进行文本到图像生成 Huiwen Chang，Han Zhang，Jarred Barber，AJ Maschinot，José Lezama，Lu Jiang，Ming-Hsuan Yang，Kevin Murphy，William T. Freeman，Michael Rubinstein，Yuanzhen Li，Dilip Krishnan
循环客户端参与的联邦平均收敛 Yae Jee Cho，Pranay Sharma，Gauri Joshi，Zheng Xu，Satyen Kale，Tong Zhang
通过在线到非凸转换实现最优随机非平滑非凸优化 Ashok Cutkosky，Harsh Mehta，Francesco Orabona
通过有针对性的增强实现域外鲁棒性 Irena Gao，Shiori Sagawa，Pang Wei Koh，Tatsunori Hashimoto，Percy Liang
多项式时间和私有学习无界高斯混合模型 Jamil Arbas，Hassan Ashtiani，Christopher Liaw
预计算内存还是即时编码？检索增强的混合方法充分利用计算资源 Michiel de Jong，Yury Zemlyanskiy，Nicholas FitzGerald，Joshua Ainslie，Sumit Sanghai，Fei Sha，William W. Cohen
可迭代生成的可扩展自适应计算 Allan Jabri*，David J. Fleet，Ting Chen
缩放球形CNNs Carlos Esteves，Jean-Jacques Slotine，Ameesh Makadia
STEP：从头开始学习N：M结构稀疏掩模 Yucheng Lu，Shivani Agrawal，Suvinay Subramanian，Oleg Rybakov，Christopher De Sa，Amir Yazdanbakhsh
分层对抗鲁棒性与拒绝 Jiefeng Chen，Jayaram Raghuram，Jihye Choi，Xi Wu，Yingyu Liang，Somesh Jha
何时特权信息可以解释标签噪声？Guillermo Ortiz-Jimenez*，Mark Collier，Anant Nawalgaria，Alexander D’Amour，Jesse Berent，Rodolphe Jenatton，Effrosyni Kokiopoulou
具有弹性输入序列的自适应计算 Fuzhao Xue*，Valerii Likhosherstov，Anurag Arnab，Neil Houlsby，Mostafa Dehghani，Yang You
神经网络记忆是否可以被定位？Pratyush Maini，Michael C. Mozer，Hanie Sedghi，Zachary C. Lipton，J. Zico Kolter，Chiyuan Zhang
可控性感知的无监督技能发现 Seohong Park，Kimin Lee，Youngwoon Lee，Pieter Abbeel
使用双步幅多尺度图神经网络高效学习基于网格的物理模拟 Yadi Cao，Menglei Chai，Minchen Li，Chenfanfu Jiang
线性划分下的联邦重型恢复 Adria Gascon，Peter Kairouz，Ziteng Sun，Ananda Theertha Suresh
用于基准测试图神经网络的图生成模型 Minji Yoon，Yue Wu，John Palowitch，Bryan Perozzi，Russ Salakhutdinov
对于成对误排名损失替代函数的H-一致性界限 Anqi Mao，Mehryar Mohri，Yutao Zhong
具有线性函数逼近的高效在线强化学习的改进遗憾 Uri Sherman，Tomer Koren，Yishay Mansour
不变槽关注：基于槽为中心的参考框架进行对象发现 Ondrej Biza*，Sjoerd van Steenkiste，Mehdi S. M. Sajjadi，Gamaleldin Fathy Elsayed，Aravindh Mahendran，Thomas Kipf
从强盗反馈中进行多任务离线学习 Joey Hong，Branislav Kveton，Manzil Zaheer，Sumeet Katariya，Mohammad Ghavamzadeh
无遗憾学习的最优性和收敛性在一般和马尔可夫博弈中 Liad Erez，Tal Lancewicki，Uri Sherman，Tomer Koren，Yishay Mansour
使用多个奖励使强化学习更高效 Christoph Dann，Yishay Mansour，Mehryar Mohri
具有历史相关的动态上下文的强化学习 Guy Tennenholtz，Nadav Merlis，Lior Shani，Martin Mladenov，Craig Boutlier
物理动态系统扩散模型中的用户定义事件采样和不确定性量化 Marc Anton Finzi*，Anudhyan Boral，Andrew Gordon Wilson，Fei Sha，Leonardo Zepeda-Nunez
离散键值瓶颈 Frederik Träuble，Anirudh Goyal，Nasim Rahaman，Michael Curtis Mozer，Kenji Kawaguchi，Yoshua Bengio，Bernhard Schölkopf
DSGD-CECA：具有通信最优确切共识算法的分散式SGD Lisang Ding，Kexin Jin，Bicheng Ying，Kun Yuan，Wotao Yin
Exphormer：用于图形的稀疏Transformer Hamed Shirzad，Ameya Velingker，Balaji Venkatachalam，Danica J. Sutherland，Ali Kemal Sinop
快速、可微分和稀疏的Top-k：凸分析视角 Michael Eli Sander*，Joan Puigcerver，Josip Djolonga，Gabriel Peyré，Mathieu Blondel
改进的随机化试验策略评估 Aditya Mate，Bryan Wilder，Aparna Taneja，Milind Tambe
寻求一种适用于无源域自适应的通用方法 Malik Boudiaf*，Tom Denton，Bart van Merrienboer，Vincent Dumoulin，Eleni Triantafillou
在分布转移存在的情况下的学习率调度 Matthew Fahrbach，Adel Javanmard，Vahab Mirrokni，Pratik Worah
并非所有的语义都是相等的：具有自动温度个性化的对比自监督学习 Zi-Hao Qiu，Quanqi Hu，Zhuoning Yuan，Denny Zhou，Lijun Zhang，Tianbao Yang
解释与预测的关系：因果视角 Amir-Hossein Karimi*，Krikamol Muandet，Simon Kornblith，Bernhard Schölkopf，Been Kim
注意力在提示调整中的作用 Samet Oymak，Ankit Singh Rawat，Mahdi Soltanolkotabi，Christos Thrampoulidis
PLay：使用潜在扩散进行参数化条件布局生成 Chin-Yi Cheng，Forrest Huang，Gang Li，Yang Li
学习局部线性模型在非线性策略优化中的威力 Daniel Pfrommer，Max Simchowitz，Tyler Westenbroek，Nikolai Matni，Stephen Tu
用于解释图神经网络的相关行走搜索 Ping Xiong，Thomas Schnake，Michael Gastegger，Grégoire Montavon，Klaus Robert Muller，Shinichi Nakajima
大型代码语言模型的存储库级提示生成 Disha Shrivastava，Hugo Larochelle，Daniel Tarlow
鲁棒和私密的随机线性赌博机 Vasileios Charisopoulos*，Hossein Esfandiari，Vahab Mirrokni
简单扩散：用于高分辨率图像的端到端扩散 Emiel Hoogeboom，Jonathan Heek，Tim Salimans
Tied-Augment：控制表示相似性改进数据增强 Emirhan Kurtulus，Zichao Li，Yann Dauphin，Ekin D. Cubuk
为什么公共预训练对于私有模型训练是必要的？Arun Ganesh，Mahdi Haghifam*，Milad Nasr，Sewoong Oh，Thomas Steinke，Om Thakkar，Abhradeep Guha Thakurta，Lun Wang
一步强化学习和评论家正则化在强化学习中的联系Benjamin Eysenbach，Matthieu Geist，Sergey Levine，Ruslan Salakhutdinov
在差分隐私优化中超越均匀利普希茨条件Rudrajit Das*，Satyen Kale，Zheng Xu，Tong Zhang，Sujay Sanghavi
高效图形场积分器遇见点云Krzysztof Choromanski，Arijit Sehanobish，Han Lin，Yunfan Zhao，Eli Berger，Tetiana Parshakova，Alvin Pan，David Watkins，Tianyi Zhang，Valerii Likhosherstov，Somnath Basu Roy Chowdhury，Avinava Dubey，Deepali Jain，Tamas Sarlos，Snigdha Chaturvedi，Adrian Weller
快如CHITA：神经网络修剪与组合优化Riade Benbaki，Wenyu Chen，Xiang Meng，Hussein Hazimeh，Natalia Ponomareva，Zhe Zhao，Rahul Mazumder
启动强化学习（详见博客文章）Ikechukwu Uchendu*，Ted Xiao，Yao Lu，Banghua Zhu，Mengyuan Yan，Joséphine Simon，Matthew Bennice，Chuyuan Fu，Cong Ma，Jiantao Jiao，Sergey Levine，Karol Hausman
在POMDP中学习是具有后见可观察性的样本高效Jonathan Lee，Alekh Agarwal，Christoph Dann，Tong Zhang
在展开计算图中使用ES-Single进行低方差梯度估计Paul Vicol
用于预测、表示和控制的遮蔽轨迹模型Philipp Wu，Arjun Majumdar，Kevin Stone，Yixin Lin，Igor Mordatch，Pieter Abbeel，Aravind Rajeswaran
通过特征筛选克服深度网络中的简化偏差Rishabh Tiwari，Pradeep Shenoy
用于福特-富克森算法的预测流Sami Davies，Benjamin Moseley，Sergei Vassilvitskii，Yuyan Wang
多语言神经机器翻译的缩放定律Patrick Fernandes，Behrooz Ghorbani，Xavier Garcia，Markus Freitag，Orhan Firat
用于时间序列结构发现的顺序蒙特卡罗学习Feras Saad，Brian Patton，Matthew Douglas Hoffman，Rif A. Saurous，Vikash Mansinghka
随机梯度在赌博机中取得成功Jincheng Mei，Zixin Zhong，Bo Dai，Alekh Agarwal，Csaba Szepesvari，Dale Schuurmans
基于子集的实例优化在私有估计中的最优性Travis Dick，Alex Kulesza，Ziteng Sun，Ananda Theertha Suresh
机器翻译中少样本学习的非合理有效性 Xavier Garcia, Yamini Bansal, Colin Cherry, George Foster, Maxim Krikun, Melvin Johnson, Orhan Firat
教程
自监督学习在视觉中的应用：从研究进展到最佳实践 Xinlei Chen, Ishan Misra, Randall Balestriero, Mathilde Caron, Christoph Feichtenhofer, Mark Ibrahim
如何使用差分隐私将机器学习转化为差分隐私的实用教程（请参阅博客文章） Sergei Vassilvitskii, Natalia Ponomareva, Zheng Xu
神经网络泛化理论的最新进展 Tengyu Ma, Alex Damian
EXPO Day研讨会
Graph Neural Networks在Tensorflow中的实用指南 研讨会组织者包括：Bryan Perozzi, Anton Tsitsulin, Brandon Mayer, Jonathan Halcrow
谷歌赞助的相关研讨会
拉丁美洲AI（LAXAI）白金赞助商主题演讲嘉宾：Monica Ribero 面板讨论嘉宾：Yao Qin
机器学习中的女性（WiML）白金赞助商 面板讨论嘉宾：Yao Qin
研讨会
实践中的联邦学习和分析：算法、系统、应用和机会 组织者：Peter Kairouz, Zheng Xu 演讲嘉宾：Brendan McMahan
医疗保健中的可解释机器学习（IMLH） 组织者：Ramin Zabih
数据驱动学习时代的知识和逻辑推理 组织者：Beliz Günel
基于偏好的学习的多个方面（MFPL） 组织者：Robert Busa-Fekete, Mohammad Ghavamzadeh
科学和机器学习模型的协同作用（SynS & ML） 演讲嘉宾：Sercan Arik
沟通代理人中的心智理论 组织者：Pei Zhou
人工智能与人机交互 组织者：Yang Li, Forrest Huang
面向数据的机器学习研究（DMLR） 组织者：Alicia Parrish, Najoung Kim 演讲嘉宾：Peter Mattson
神经压缩：从信息理论到应用 演讲嘉宾：Johannes Ballé 面板讨论嘉宾：George Toderici
神经对话AI研讨会 – 剩下的是什么可以教给聊天机器人？ 组织者：Ahmad Beirami
虚假相关性、不变性和稳定性（SCIS） 组织者：Amir Feder
* 在Google工作期间完成的工作