¿Qué rechazan los grandes Venues de ML?
Hemos lanzado Venues, una sección abierta donde agrupamos las debilidades que los revisores señalan en ICLR, NeurIPS y TMLR. Datos públicos de OpenReview, análisis reproducible, ciencia abierta.
Conferencias de referencia en ML y una revista de revisión continua.
Recogidas en revisiones públicas de envíos rechazados.
Cómo cambian las preocupaciones de los revisores entre ediciones.
Nuestros pilares
Publicamos nuestros datos, código y resultados para que cualquiera pueda reproducir y construir sobre nuestro trabajo.
Desarrollamos tecnología con impacto positivo, evaluando riesgos éticos y sociales en cada proyecto.
Conectamos la investigación académica con la industria y la sociedad para maximizar el impacto real.
Fomentamos la colaboración entre investigadores, profesionales y estudiantes de todas las disciplinas.
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