ICLR 2025时间检验奖揭晓：Adam优化器与注意力机制获殊荣

ICLR 2025时间检验奖公布

ICLR 2025时间检验奖结果揭晓，再次彰显深度学习领域的辉煌成就。此次大奖花落Adam优化器，由xAI工程师、Hinton高徒JimmyBa发表；亚军则是Yoshua Bengio团队提出的「注意力机制」，为Transformer和大模型发展筑牢根基。

Adam优化器：深度学习的加速动力

Adam优化器全称Adaptive Moment Estimation，由Diederik P. Kingma和JimmyBa于2015年提出。它通过结合梯度算法的一阶矩和二阶矩，自动调整学习率，有效加速模型收敛并提升训练稳定性。其通用性与高效性使其成为深度学习模型的常用优化器，在CV、NLP、RL等领域广泛应用。

注意力机制：Transformer的前世之源

Yoshua Bengio团队的论文首次引入注意力机制，从根本上改变序列到序列模型处理信息的方式。此前的编码器 -解码器架构处理长序列存在局限，而注意力机制让模型能动态关注输入序列相关部分，提升翻译任务性能。该机制影响力远超机器翻译领域，成为Transformer模型核心，推动BERT、GPT系等大模型繁荣发展。

深度学习巨擘引领前行

这两篇2015年的里程碑论文，分别由Jimmy Ba和Yoshua Bengio领衔。JimmyBa学术成果丰硕，研究聚焦深度神经网络高效学习算法。YoshuaBengio作为深度学习三巨头之一，在人工神经网络和深度学习领域贡献卓越，获得众多荣誉，其研究改写AI历史。