" ICLR和NeurIPS都是机器学习和人工智能领域的顶级会议,其难度和影响力都非常大。但由于两个会议的评审标准和重点略有不同,因此难以一概而论哪个更难。 ICLR(International Conference on Learning Representations)是一个专注于机器学习表示学习和深度学习的会议,其评审过程非常严格,要求投稿的论文必须具有原创性和创新性,并且对于理论和实验结果的要求都非常高。因此,ICLR的难度主要在于要求投稿者必须具备深入的理论知识和扎实的实践能力,能够提出具有实际应用价值的新算法或改进现有算法。 NeurIPS(Conference on Neural Information Processing Systems)是一个涵盖机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的会议,其评审标准相对更加宽松,更注重投稿论文的实用性和应用前景。因此,NeurIPS的难度主要在于投稿者需要具备广泛的领域知识和技能,并且能够在实际应用中解决具体问题。 总的来说,ICLR更注重理论和算法创新,要求投稿者具备深入的领域知识和技能;而NeurIPS更注重实际应用和问题解决,要求投稿者具备更广泛的领域知识和技能。因此,投稿者应该根据自己的研究方向和技能特长,选择适合自己的会议,并尽力准备高质量的论文。"