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誰是Adam?NeurIPS 2025審稿爆年度最大笑話!Hinton也曾被拒稿

人工智能 新聞
LLM真是把審稿人害慘了!NeurIPS 2025評審結果公,全網都被「誰是Adam」爆梗淹沒。更離譜的是,有人的審稿建議中,殘留了AI提示的痕跡。

這幾天,NeurIPS 2025的評審結果,陸續出爐了!

讓人措不及防的是,「Who's Adam」明晃晃地出現在了一位作者的審稿建議中,成為近來學術圈最大的笑柄。

究竟是大模型不懂,還是審稿人疏忽了?

這么低級的錯誤,讓AI圈內人直呼:離了大譜!

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網友辣評:審稿人會使用LLM,你就偷著樂吧;如果不使用GPT審稿,他們可能連領域內的基本常識都不了解!

「Who's Adam」依舊在發酵的同時,NeurIPS還有更離譜的事發生了。

得克薩斯農工大學計算機系任助理教授涂正中(Zhengzhong Tu)稱,自己的審稿建議中,提示詞沒有刪干凈。

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不過,研究科學家Damien Teney表示可能只是復制錯地方了。

研究LLM遷移學習的博士生Dylan也發現自己提交的論文,可能沒有被認真對待。

審稿人只是讓AI總結了內容,并做了接收與否的決定。

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或許,是時候該反思學術界的游戲規則了。

NeurIPS評審爆猛料,全網吵翻了

這屆NeurIPS評審,全網吐槽滿天飛。

近年來,論文評審的質量一直在下降。原因主要有兩種:

其一是,論文數量的增加,大模型加速迭代,協助研究者、初創公司撰寫論文,產出效率大增。

其次,優秀的研究人員更專注于模型開發和創業,而非論文評審。

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正因如此,才鬧出了「Adam是誰」的大笑話。

在AI領域,Adam是深度學習中最常見的優化方法之一,論文被引次數高達220991。

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對此,著名機器學習研究員Dan Roy張口大罵,「NeurIPS評審現如今就是垃圾」!

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從事AI系統工作的Hanchen Li開玩笑:是不是英文名改成Adam,明年就能被NeurIPS引用了?

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審稿人告急,還有DDL

另一方面,能夠出現如此荒謬的評審,還與NeurIPS的規定相關——

參與審稿的AI研究員必須在截止日期前完成,否則他們自己的論文直接被NeurIPS拒掉。

有的人就是趕在DDL前,匆忙審稿。

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由于審稿人手不夠,今年,NeurIPS組委會親自招募更多的審稿人。

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紐約大學助理教授Ravid Shwartz Ziv嘲諷道,「NeurIPS真正的創新之處:領域主席們(AC)在不知不覺中運營著史上最大規模的LLM基準評測」。

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另一位網友吐槽道,這是NeurIPS評審的新低點。

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會議審稿質量在下降,這大家都知道,但這次NeurIPS評審太離譜了。

Vlad Lialin看到一條神評論:「什么是前向傳播」。他認為如果不解決審稿問題,那NeurIPS論文將毫無可行度,跟無人評審的論文沒什么兩樣。

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高級機器學習工程師、Keras 3合作者Aakash Kumar Nain表示如果不對認真處理類似問題,他以后不會對學術會議的質量抱有任何希望。

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一位亞馬遜工程師挖出了,2015年Hinton和谷歌團隊一篇關于「蒸餾」技術被NeurIPS拒收的論文。

British-Canadian AI expert Geoffrey Hinton wins Turing Award

而如今,「蒸餾」成為當前最火的訓練策略。Distilling the Knowledge in a Neural Network這篇被引數超26000次。

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從事多模態研究的Weijian Luo,在NeurIPS 2023上發表了學術生涯中的前4篇論文。

NeurIPS這對他意義重大,但這次的審稿質量之低令他沮喪。

他表示是時候認真解決文章評審問題了。

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微軟研究員Sahar Abdelnabi稱NeurIPS的評審意見充滿敵意、毫無根據、完全不具建設性,比用LLM生成評審意見還要糟糕。

她建議NeurIPS學習安全會議,加入善意評審指南。

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審稿人和作者,雙雙糊弄?

評審結果不盡人意,你以為只是審稿人的問題嗎?

有的研究人員需要一個亮眼的成績單,利用LLM大量產出論文,何嘗不是一大問題呢?

有審稿人爆料稱,「自己審了5篇論文,體驗簡直糟糕透頂」。

  • 第一篇明顯是LLM生成的。篇幅過短,參考文獻失效,既無實驗也無理論支撐,還充斥大量低級錯誤。越讀越覺得不知所云
  • 有兩篇根本是同一篇論文!有人把相同內容改了兩個標題重復投稿
  • 其中一篇略有新意,但使用了奇怪的數據集——后來發現完全是他們公司內部未公開的私有數據,完全無法復現結果
  • 只有最后一篇還算像樣

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研究過AI+經濟的Affaan Mustafa,對學界發生到底發生了什么,非常疑惑。

一方面,為了獲得好評,投稿論文注入了系統提示詞;另一方面,NeurIPS使用系統提示詞來審稿并為論文打分。

這兩端都充滿了AI生成的垃圾內容。

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Rebuttal最佳指南

不論是什么結果,評審意見出了之后,下一步就是Rebuttal階段了。

那么,作者們如何做,能夠為自己贏回更多的勝率呢?

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此前,AI初創CEO Devi Parikh寫過一篇指南,提供了18種技巧,涉及的案例非常豐富,屬于必收藏的系列。

接下來,一起看看都有哪些能實際幫助到的Rebuttal策略吧。

1. 逐條列出審稿人意見

用一個順手的電子表格來整理每位審稿人提出的具體評論、問題或疑慮。

將所有內容并列一處,有助于我們識別共同關注點,并避免意外遺漏。請盡快完成這一步,以便及早確定是否需要進行新的實驗(如果會議允許)或分析。

2. 集思廣益,羅列可能的回應

在表格中為每位作者預留一列,用于回應各審稿人的意見。在此處用草稿形式寫下所有想法,無需顧及文采或篇幅。說服力和簡潔性是通過做減法來實現的。

3. 撰寫Rebuttal草稿

將表格中達成的共識,轉化為Rebuttal草稿中的具體回應。寫作時力求簡潔,但暫時不必擔心篇幅限制。要覆蓋到每一個要點,刪減和調整優先級可以留到后面處理。

4. 審查和修改

重讀最初的審稿意見和你們整理的表格,確保所有問題都得到了回應。優先處理主要的疑慮,并著手刪改以滿足篇幅要求。

鑒于此,我們必須清楚,是為誰而寫,目標又是什么。

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審稿人和領域主席(AC),是最主要的目標。

  • 對于審稿人:澄清疑慮、回答問題、糾正誤解、Rebuttal不準確的評價,并真誠地努力采納反饋、改進你的工作。
  • 對于AC:說服他們你已做出真誠的努力;呈現一份有代表性的審稿意見摘要;幫助他們判斷審稿人的疑慮是否已得到解決;指出不公正的審稿行為;并最終,幫助他們做出決定。

根據作者的經驗,研究界的大多數新成員只關注(1),而忽略了(2),下面是一個實操案例:

一定要開門見山。

首先對評審意見進行總結性概述,重點突出審稿人對個人工作的積極評價。

雖然Rebuttal主要針對需要回應的負面意見,但切勿讓評審委員會在審閱過程中忽略研究的優勢。

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責任編輯:張燕妮 來源: 新智元
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