Научный сотрудник Google DeepMind Андреа Таглиасаччи (Andrea Tagliasacchi) инициировал дискуссию о правилах присуждения премии Best Paper на конференции CVPR: он предложил сделать открытый доступ к коду и весам моделей обязательным условием для номинантов.
Вопрос о прозрачности исследований в области компьютерного зрения стал предметом обсуждения в сообществе после поста Таглиасаччи в X. Он указал на проблему, когда статьи, претендующие на высшую награду конференции CVPR, опираются на вычислительные мощности, недоступные большинству исследователей. По его словам, это создаёт неравные условия и подрывает принцип воспроизводимости научных результатов.
Таглиасаччи предложил внести поправку в правила премии: теперь для участия в конкурсе на Best Paper авторы должны будут публиковать не только текст статьи, но и исходный код, а также обученные веса моделей. «Если работа действительно прорывная, её результаты должны быть воспроизводимы без доступа к эксклюзивным вычислительным ресурсам», — написал он. Идея нашла поддержку среди других участников сообщества, включая исследователей из Allen Institute for AI и Google.
В комментариях к посту отмечалось, что подобные требования уже действуют на некоторых конференциях, например, NeurIPS, где для принятия статьи необходимо предоставить код. Однако CVPR до сих пор не вводил таких ограничений для премии. Если предложение будет принято, это может стать важным шагом к повышению прозрачности в области ИИ-исследований.
Дискуссия развернулась на фоне растущей критики в адрес крупных технологических компаний, которые публикуют результаты исследований, но не раскрывают ключевые детали реализации. В частности, речь идёт о моделях, обученных на закрытых датасетах или с использованием недоступных вычислительных мощностей.
Источники: X-пост Андреа Таглиасаччи, 7 июня 2026 года.