1. ICLR 2025时间检验奖结果公布

冠军论文：2015年提出的Adam优化算法（被引超21万次），因其革命性地提升神经网络训练效率，成为深度学习领域最广泛应用的优化器之一。作者Diederik P. Kingma（OpenAI创始成员）第二次获此殊荣，其另一贡献VAE曾获2024年该奖项。
亚军论文：《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》，比Transformer早三年提出注意力机制，为现代序列模型奠定基础，作者包括图灵奖得主Yoshua Bengio。

2. Adam算法的核心贡献

– 结合动量法与RMSProp，通过动态调整学习率实现高效收敛；
– 适用于CV、NLP、强化学习等领域，成为SOTA模型的默认优化器；
– 论文作者还包括多伦多大学助理教授Jimmy Lei Ba（Geoffrey Hinton学生）。

3. 亚军论文的里程碑意义

– 首次提出软性注意力机制，解决传统编码器-解码器的固定向量瓶颈；
– 灵感源自翻译时的”目光移动”，被Yoshua Bengio命名为”Attention”；
– AI专家Andrej Karpathy曾为其影响力未被充分认可鸣不平。

4. 作者背景亮点

– Diederik P. Kingma：VAE、Glow、扩散模型贡献者，现任职Anthropic；
– Dzmitry Bahdanau（亚军论文一作）披露研究细节：注意力机制灵感来自中学英语翻译练习；
– Kyunghyun Cho（合著者）现为纽约大学教授兼Genentech研究总监。

（注：所有论文链接及参考来源已省略，保留于原摘要中）