剛剛，圖靈獎得主Yann LeCun在推特發布了一條動態：「投了3篇，拒了3篇……如果從推文統計的話，ICML今年應該拒絕了每一篇論文?！?/p>

是的，ICML 2022的審稿結果，已經在這幾天通過郵件發送給各位作者。

這屆ICML共收到5630篇提交，其中1117篇被接收為短論文，118篇被接收為長論文，接收率為21.9%，與上一年的接收率（21.5%）基本持平。根據以往的經驗，很多論文被接收的作者會在社交媒體平臺公開介紹自己的研究。但在今年，被拒稿作者的發言似乎比往年更多，也更「激烈」：「自豪地宣布……我在今年ICML的接收率為NaN（Not a Number）?！?img src="https://s5.51cto.com/oss/202205/16/050006b19e5dcbaf0a5332422b00c524e4a6a8.gif" data-type="inline" style="visibility: visible; width: 1px; height: 1px;">

「所有的ICML投稿都被拒了！」

「從我的信息流推送里，只看到了ICML的拒稿，沒看到接收?！?/p>

「祝大家ICML拒稿日快樂……」看完各種吐槽，有人心中產生了一些疑問：到底有論文被ICML 2022接收嗎？

ICML 2022的新審稿機制

這些年，各大著名人工智能會議提交的論文數量出現了大幅度增長。鑒于這種大型會議的規模和緊迫的時間安排，ICML程序委員會也做出了相對調整：引入兩階段評審?（two-phase reviewing）。這一機制將評審過程分為兩個階段，初衷是更好地分配審稿人資源并提供高質量的 review。大致而言，對于一篇投稿，最初只分配兩個 review，而不是分配三個 review。如果這兩個 review 一致認為一篇論文應該被拒稿，那么它就不會得到進一步的 review。審稿的第二階段是為剩下的論文分配兩個額外的 review。也就是說，這次ICML的審稿意見不再具體包含分數，但第一階段審稿結束后，會有一個最終結論決定這篇投稿還能否進入第二階段評審。

在投稿人收到的郵件里，ICML組委會這樣說道：

審稿過程包括兩個階段，我們努力實現盡可能公平和徹底的決策過程。這些決定由高級元審稿人和程序主席在審稿人討論中審議，并在多個層面進行各種檢查。在困難的情況下，也征求了更多的評價。

但這種審稿制度并沒有得到太多投稿人的認可，因為大家收到了各種「神奇」的審稿意見：「寫的很好，也容易理解。理論分析扎實、合理，給出了一個有趣而清晰的方法……這篇論文解決了一個有趣的問題……但有些不足以被接收。」

「雖然我的一些論文被接收了，但我最喜歡的那篇投稿被拒了。為什么作者要為低水平審稿付出代價？太荒謬了……」

「不會再向ICML投稿了」

對于這次的ICML審稿結果，UC伯克利教授馬毅也連續發布了幾條動態吐槽：

ICML的元審稿是很隨意的！在rebuttal中，我們完全按照審稿人的要求做了，但AC拒稿了而且表示『不確定這個在短時間內進行的新實驗是否準確地完成了』。如果根本不信任rebuttal，那為什么要有這個環節呢？

「沒有審稿人的分數，ICML 的審稿過程就變成了 AC 操縱的黑箱。至少深度網絡是具有可量化輸出的黑箱。ICML 審查過程已成為一個沒有可量化輸出的黑箱。我不會容忍這樣的程序。」

「鑒于我去年在 ICML 的經歷——那篇被四位審稿人一致接收但最終被 AC 拒絕且沒有任何具體證據的論文，再加上今年的經歷，我想我以后不會再向 ICML 提交任何論文了?！?/p>

馬毅教授提到的「去年經歷」也曾引發熱議：論文《ReduNet：A White-box Deep Network from the Principle of Maxinizing Rate Reduction》得到了ICML2021四位審稿人的一致接收，但是AC認為「這篇論文尚不能解釋目前深度神經網絡的所有tricks」，因此決定拒稿。后來，這篇文章被JMLR接收。

當時，馬毅教授也向ICML組委會建議將論文評審轉移到openreview，這也是很多研究者的心聲：

有研究者表示，相比之下，自己更喜歡「透明且負責」的ICLR會議：

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