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NeurIPS（神经信息处理系统大会），全称为Conference on Neural Information Processing Systems，是全球机器学习、人工智能和计算神经科学领域最负盛名的顶级学术会议之一。其前身是NIPS，自2018年起更名为NeurIPS，以回应社区关于旧缩写可能带来的不良含义的反馈。

NeurIPS的历史可以追溯到1987年，由加利福尼亚理工学院和贝尔实验室的学者发起，最初的目标是推动神经网络的研究。20世纪80年代是神经网络研究的起步阶段，机器学习和人工智能领域刚刚兴起，因此该大会最初的重点是连接主义（Connectionism）和神经信息处理。随着机器学习、深度学习等技术的发展，NeurIPS逐渐扩展成为覆盖机器学习、人工智能、统计学、计算神经科学和优化等多个相关领域的国际会议。如今，NeurIPS已成为人工智能和机器学习领域最具影响力的会议之一，会议上的研究成果往往预示着未来学术和产业的发展方向。

由于“NIPS”一词在英语中存在其他不雅的含义，2018年会议改名为“NeurIPS”，以确保会议的专业形象和包容性。

NeurIPS的核心主题覆盖了多个人工智能相关领域，主要聚焦以下几个方面：

NeurIPS的论文录取标准极高，录取率在20%-25%左右。会议的论文通常会分为若干主题，如理论研究、算法研究、应用研究等。NeurIPS尤其重视方法的创新性和对实际问题的影响，许多研究成果都具有较高的学术影响力和实际应用价值。

NeurIPS的特色之一是提供丰富的工作坊和教程，允许与会者深入探讨特定的主题或新兴领域。工作坊通常聚焦某一特定话题，由该领域的专家主办，吸引志同道合的学者和实践者深入讨论。常见的工作坊主题包括深度学习的最新进展、神经网络的解释性与公平性、强化学习在游戏与决策中的应用、自然语言处理中的生成模型、计算机视觉中的最新应用、知识图谱与大规模数据推理等。

NeurIPS在人工智能和机器学习领域的贡献和影响是巨大的。许多创新性理论和方法最早出现在NeurIPS会议上，然后才逐渐应用到工业界。NeurIPS上发表的一些经典论文已经成为学术界的标杆。例如，支持向量机（SVM）由Vapnik等人提出，在NeurIPS发表，对统计学习理论产生了深远影响；生成对抗网络（GAN）由Ian Goodfellow及其同事首次在NeurIPS提出，这一方法在图像生成、数据增强等领域掀起了巨大变革；AlphaGo相关的强化学习方法，如深度Q网络（DQN）、策略梯度方法等的研究都在NeurIPS上广泛讨论，为强化学习的应用奠定了基础。

NeurIPS不仅是学术会议，也吸引了大量科技公司的参与。诸如Google、Facebook、微软、OpenAI等公司都将NeurIPS视为展示其最新技术和研究成果的重要平台。这些公司经常会发布新产品、工具和开源项目，例如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。产业界对NeurIPS的参与也推动了理论研究的实际应用，例如计算机视觉、自然语言处理、语音识别和自动驾驶等领域都在NeurIPS取得了重大进展。

随着人工智能的快速发展，NeurIPS的主题和关注点也在不断演变。近年来的热点方向包括可解释性和公平性、低资源学习、多模态学习、因果推断、量子机器学习等。量子计算与机器学习的交叉领域也是一个热门话题，许多研究者探索如何利用量子计算加速传统机器学习算法。

为了适应AI研究的全球化趋势，NeurIPS近几年采取了更多的线上与线下结合的模式，吸引了来自世界各地的学者参与。会议也逐渐关注不同地区的AI发展，致力于推动多样化和包容性的发展理念。

NeurIPS是一个在机器学习和人工智能领域具有重要地位的学术会议，不仅为全球的学者和从业者提供了展示最新研究的舞台，还推动了学术界与产业界的紧密合作。作为AI研究的风向标，NeurIPS的研究成果常常引领行业的技术创新，是学术与应用相结合的重要平台。

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