NeurIPS 2019 马上要开了，如何为现场参会做准备？

久负盛名的机器学习顶会 NeurIPS 2019 马上就要在加拿大温哥华开幕了。如今的 NeurIPS 除了参数人数众多之外，从 12 月 8 日一直到 12 月 14 日的又长又密集的会议内容安排也让人有喜有忧。

怕错过会议内容吗？不知道如何高效安排自己的时间吗？希望有尽可能多的收获吗？年轻的 DeepMind 研究工程师 Keren Gu 就针对参加大规模会议会有的各种担忧写下了自己的建议，对参会经验不足的学生、青年研究者尤其有帮助。

如果你很快就要去参加 NeurIPS 2019 了，那这篇文章就是写给你的。

NeurIPS 是我所知道的学术会议里日程最长的，展会、教学讲座（tutorials）、三天的正会（main conference）以及两天的专题研讨会（workshop），一共有整整 7 天，而且每天都是从上午 8 点开始，一直持续到下午 8 点。任何一个第一次参加这种强度的会议的人都会觉得目不暇接、筋疲力竭。

实际上，和这个会议相关的思考和活动不一定非要局限在这几天之中，提前做一些准备不仅可以帮助你缓解「害怕错过精彩内容」的担忧，也可以让你更自如地参会、更好地理解会议内容。下面是我根据其他参会者的感受以及我的个人经验总结的一些建议，希望充实的提前准备可以帮大家更好地应对这繁忙的一周。

会议开始之前

一，设定目标

抽几分钟时间出来，思考一下你参加会议最希望有哪些收获。有一些学者提出，在会议中认识更多的人、建立自己的人脉是唯一重要的事，但这并不一定符合你的状况。有可能你是希望大量浏览不同领域的研究，寻找自己感兴趣的领域，或者找到一些研究灵感。

实际上，我自己的参会目标就有独特之处，因为我在一个距离公司总部很远的办公室里工作，所以我参加会议有很大一部分原因是为了趁机见见其它地方的公司同事们，我要至少见 10 个人，和他们详细聊聊他们的研究。

所以，最好提前就思考一下自己参会的重点是什么，便于你更好地规划自己的活动、安排自己的时间精力如何使用。

不过，即便这么说了，对大多数参会者来说，认识更多的人确实是他们的主要参会目标。正如 Chip Huyen 所说，你随时都有机会在电脑上浏览别人的论文、在视频网站上看别人的演讲回放；而和别的研究者当面聊聊，发掘一些还不出名但是很有潜力的研究成果/研究人员，在会议期间是最方便的。

二，提前约人

如果你有特别想见的人，最好在会议开始之前就联系他们，和他们约定见面时间地点。找到另一个人的邮件地址并不难，所以提前发邮件吧。如果他们没有回你的邮件（因为忙或者别的一些原因），你就可以在会议现场找他们；如果他刚好有论文海报要展示的话，这就是最理想的找到他的机会了。

三，准备几句推销语

在和别人聊天的过程中，别人肯定也会一次次地问你自己在做什么样的研究。被问到的时候，你们的聊天很有可能是在一个零散的闲聊状态，参与聊天的其它的人不一定正在聚精会神地等待你的回答。我的个人经验是，如果你能用简洁、清晰、有趣的（提前准备好的）几句话说明你的研究课题/应用成果/企业业务，以及顺便说明你来参会的目的的话，你不仅可以快速吸引到别人的注意力，也能给他们留下一个好印象。

一个例子比如：我主要研究如何用机器学习方法解决工业界问题，相关的研究方向包括在变化的数据分布中学习（需要领域自适应以及持续学习之类的技术），以及学习标签有噪声的数据。

四，对企业员工的额外建议：提前了解确认你可以讨论的话题范围

如果你在企业中工作，那么参会前最好再浏览一遍和企业签订的保密协议，确认你能公开讨论哪些话题。忽视这件事可能会给你带来麻烦。

在会议期间

一，海报展示环节：「你能从头解释一遍吗？」

我第一次参加 NeurIPS 的时候觉得海报展示是最吓人的，一大群人层层围在海报的前面，整个展厅也吵吵嚷嚷，离得远一点就几乎听不见展示海报的那个人在讲什么。然而，你身边的其他人仿佛都能跟上节奏，各个都是聆听的神态、沉思的表情，时不时跟着讲者的节奏点点头，只有你一个人一脸迷茫。

不过后来，当我自己也有论文中了会议、需要把海报挂出来给别人讲的时候，我才发现，其实跟不上进度的人一批又一批！有很多完全不了解这个研究方向的人会来到我的海报前面，然后问我「你能从头讲一遍吗？」作为展示海报的人，我其实很喜欢这样的问题，因为这意味着我能帮助更多的人理解我的研究。

这种角色转换的体验让我对海报展示环节有了全新的认识。所以，不要不好意思，就大方地请展示海报的人从头开始介绍他们的研究背景、基本假设、研究过程等等。他们之所以在这里，就是为了让更多人了解他们的研究。在你身边和你一同聆听的人也会感谢你的主动询问。

二，和别人（大佬）一同行动

如果这是你第一次参加 NeurIPS，整个机器学习领域里的人很可能没几个你认识的。然后当你走在会议场馆大厅的时候，你会觉得仿佛他们全都互相认识，只有你一个人是不速之客。这种感觉挺不爽的。

这种时候我的建议是，找一个有更丰富研究经验、更广人脉的人，然后和他一同行动。这有很多好处，当他在会议现场和他的老朋友打招呼闲聊的时候，你不仅跟着他认识了很多人，这些人也会认识你，你自己的人脉得以大大拓展。即便你们遇到的是陌生人，你介绍自己研究的时候也有了更多听众，还可以期待演变成富有建设性的讨论。

对于如何找到这样的一同行动的人，去年的 NeurIPS 上谷歌的 AI 实习生尝试内部组织了一下，效果很好。我挺乐于看到各个子领域的人都开始组织类似的活动，这对新加入机器学习大家庭的人来说非常有价值。

三，参加专题研讨会（Workshops）

NeurIPS 里我最喜欢的就是专题研讨会了，学者们在研讨会里围绕明确的主题提出的观点更活跃、更有创意；研讨会的氛围也更像是开放式讨论，而不是单向的演讲。其中讨论的研究成果和想法可能没有正会中那样成熟完善，但这也正是研讨会的有趣之处。

今年，我自己打算参加 AI for Social Good（社会福利 AI）、Safety and Robustness in Decision-Making（决策的安全性和鲁棒性）、Learning Transferable Skills（学习可迁移的能力）这几个研讨会。

四，保持开放

开放地和大家交流讨论。这种规模的会议有来自全世界各个地方、各种文化背景、各种观念的参会者，不要抱有偏见或者躲避，开放地认识人、和他们聊聊。

会议结束之后

放松，反思，以及和认识的人保持联系。

（有精力的话，尝试写一份参会见闻、亮点总结也是很好的做法）

via https://medium.com/@keren.gu.10/preparing-for-an-ai-conference-290810654c37，AI 科技评论编译

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顶会规模越来越大，我该如何参会？

去年我参加了NeurIPS会议。

这是一个有8000多人参加的会议，无数海报、讲座和研讨会，甚至连赞助商都多得数不过来。

你还会被人工智能领域的大神所”包围“，如果你有足够的勇气，甚至有机会和他们说上两句。

除了最知名的那top10-20处于上帝地位的学者外，你还会遇到一大群你早已引用过他们文章的人，可能你都没有意识到自己正在和谁交谈。

如果我不得不用一个词来形容NeurIPS，我会说：“overwhelming”。

作为一个初学者，我很高兴能够出现在哪里。但随之我发现我陷入了一个巨大的困扰当中：我没有计划。不要误会，这并不是说我去之前没做安排。在去参会之前我就已经详细研读了日程表，每天都打开日程表，画出那些我理解的词汇或者能够让我产生浓厚兴趣的标题。甚至坐在飞机上，我都还在过报告摘要和workshop的描述。

然而真正在会议过程中，我发现我毫不意外地错过了许多超级有价值的报告，并迷失在海报的海洋当中。

我感到非常累，甚至都不知道自己真正想看什么。只好盲目地徘徊在各种赞助商的摊位前，或者去找那些我还没有见过的朋友。

我的大部分计划都没能做到，总会因大量选择而陷入纠结，然后在最后一分钟匆匆忙忙赶到报告厅，结果又因为没有准备而少有收益。

如果仔细分析会发现，我在NeurIPS的行为基本是一种随机游走的策略，去不去参加一个报告或者选择哪个报告往往取决于我在接下来两分钟里的思考。对于大会邀请报告，由于每个报告之间是相互独立的，因此对我来说还不太糟糕，无非是听和不听的区别。但是workshops 和posters就不一样了，他们是一个主题。「随机游走」导致我什么都没抓住。

我想看到一切，反而耗尽了自己所有精力，却什么都没看到。

最后我看开了，在蒙特利尔的最后两天，我不再去盲目地参加各种报告了，而是把注意力放在向其他研究人员请教“你是如何应对大规模会议的”这个问题上。

对他们的策略我做了一些整理。接下来的几天里，ACL就要开始了，它的规模虽然比不上NeurIPS，但仍然规模庞大。希望我总结的这些策略能够用得上。

1、对Poster环节提前做计划

我遇到了著名的Katja Hofmann，我问她如何处理这样的会议。与她的谈话进行的很好，并没有让我感到不知所措。

她说她为会议做了很多准备，对于每个session，她都阅读了所有的标题和部分摘要，并从中选择最多3-4个她认为对她有价值的文章，她会去那里度过她的时间。她还提到，不要去参加每一个evening event，在晚上要抽出时间来安排第二天去听什么，这一点非常重要。

2、休息一晚（或两晚）

延续Katja的建议，要给自己一段时间来休息，要么为会议做准备，要么去和朋友一起吃早餐。主会对你的心理抵抗能力和身体素质都是极大的考验，所以获得充足的睡眠和休息非常重要。

3、参加派对，但做个灰姑娘

在NeurIPS，每个party都很精彩。卖弄、吹嘘，但这最终让我头脑发胀（完全不是因为鸡尾酒喝多了）。我本应该采用我在大学期间的技巧：在午夜之前离开party。这样你仍然可以获得足够的睡眠来应对第二天的会议。自我缺乏控制、晚宴过于激动，都会导致第二天会议期间无法集中精力做应该做的事情，最终留下遗憾。

4、会议是别人的，目标是自己的

我在一次活动中遇到了Vukosi Marivate博士。他告诉我，他正在准备约见一个社会学家和政治科学家，探讨他们以后怎么合作完成一项工作。我同样了解到，Muthoni Wanyoike和Benjamin Rosman博士在会议期间经常与人们谈论非洲机器学习大会“Deep Learning Indaba”。

和他们的聊天，最终让我得出一个结论：顶会完全不只是听报告和学习新知识这么简单的事情，每个来参会的人都应该有超越这些简单行为的目的。毕竟，很少有这么多有顶级思想的人为了同一个目的聚集在同一个地方。

顶会是别人的顶会，你要做的是获得你想得到的。

据我考察来参会的人有这样一些目标：

• 社区建设和支持：我参加了“WiML”和“Black in AI” 两个研讨会。研讨会上花了许多时间来让人们建立联系，听各自的报告，并为未来开展的活动制定计划。
• 寻找合作者：顶会是一个最适合找到合作者的地方！
• 听领域领军人物的报告：大多数人都很少有机会观察到所在领域的领军人物在一个panel中激烈争论！通过这些争论你可以看到该领域面临的核心问题。
• 探索新的、有前景的研究领域：我参加了因果关系研讨会。去之前我并不知道接下来会发生什么，但听完之后我觉得很有意思。在回家的路上买了本《book of why》。
• 充分“利用”你所在领域的人：找到那些对你正在做的事情感兴趣的人，与他们交流，彼此交换想法，并提出详细的问题。这对你以后的研究大有裨益。
• 认识偶像：简单点的例如和你的偶像来张自拍照；或者也可以问他们一些你一直想问的问题（不要像我一样，站在Jeff Dean面前，大脑一篇空白，尴尬死了）
• 寻找未来导师或有潜力的学生：对于年轻的研究人员，没有什么比有人能给自己的工作一些反馈更有价值的了。而对于导师，会议也是一个很好的挖掘未来潜在学生的好地方。

5、相信自己存在的价值

有一点，虽然多余，但非常重要。

你可能不是来自斯坦福大学这类学校或Google这样公司，也可能本科读的并不是计算机专业，甚至都不是自然科学专业。当你被许多专家围绕时，你可能听不懂他们在说什么，也不知道他们的工作是如何运作的，你看着眼前人来人往却无法理解正在发生的一切。

这时候你可能很容易告诉自己：啊，我不应该出现在这里，那些研究人员永远也不会觉得我做的东西有价值。（这正是我在NeurIPS上的感受，沉溺其中无法自拔，?）

这时候你要相信，你的研究背景正是你在该领域能够发挥独特作用的优势。

所以，你应该在哪里！放开自己，加入其中。没有任何人知道一切，所以不要怕问听起来似乎愚蠢的问题。只有这样，你才能成长。