Plus de 1 200 articles acceptés à la conférence ICLR 2026, soit environ 22 % du total, s’accompagnent désormais de code ou de données accessibles publiquement. Cette initiative vise à accroître la reproductibilité et la transparence dans la recherche en intelligence artificielle.
La liste, compilée à partir des soumissions de la conférence, répertorie les liens directs vers les dépôts de code (souvent sur GitHub) ou les ensembles de données associés à ces travaux. Ces ressources permettent aux chercheurs de vérifier, d’expérimenter et de bâtir sur les résultats publiés.
Ce recensement, bien que préliminaire, souligne une tendance croissante vers le partage des ressources de recherche au sein de la communauté de l’apprentissage automatique. La disponibilité du code et des données pourrait accélérer le rythme des découvertes futures.
Source : Reddit r/MachineLearning