A.I. 日报
研究者将10年10.9万篇ML论文整理成按主题分页的研究地图
有团队将ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、AAAI自2016年以来的约10.9万篇录用论文归入约1260个主题，并从其中7.9万篇全文提取结果表格。各主题页展示基准最佳成绩及其来源论文、近期消融实验和常用对比基线。该工具免费开放，作者提醒抽取数字未必完全可比。
CVPR
5 篇报道CVPR（IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）是计算机视觉领域的年度学术会议。近期围绕它的讨论多来自 r/MachineLearning：有人询问 CVPR 2027 作者工具包为何尚未在官网发布，有人请教如何应对审稿人对新颖性的质疑，还有人在算力有限时纠结是先补做多种子实验再投稿，还是直接整理单种子结果并公开代码；另有一位 NeurIPS 得分偏低的作者在比较 Pattern Recognition、Neurocomputing 等期刊与 CVPR 等会议的审稿标准和录用难度。
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CVPR 2027作者工具包尚未公布
Reddit用户发帖询问CVPR 2027论文作者工具包，称官网尚未发布，与往年情况不同，并请求知情者指正。
研究者探讨如何在顶会应对新颖性质疑
一位计算机视觉研究者提出，在每年顶会论文数量庞大的背景下，如何回应审稿人对新颖性的质疑。他希望获得如何清晰界定贡献、区分有意义的增量进展与新颖性不足工作，以及审稿人评判新颖性标准的建议。
算力有限时投稿CVPR：重跑实验还是专注写作？
一名研究者因算力受限，在CVPR投稿前纠结：是换随机种子重跑实验以报告均值±标准差，还是直接利用现有单次结果专注写作。研究者计划随投稿公开代码，并相信结果可复现，正征求社区意见。
论坛讨论：期刊与顶级AI会议竞争力对比
一位研究者因NeurIPS论文评分偏低（2/3/3），考虑改投Pattern Recognition、Neurocomputing等期刊，询问这些期刊的审稿标准和接收难度与NeurIPS、CVPR、ICLR的差距。
已经到底了