原文標題《AI 頂會審稿人是本科生女物理學發(fā)推吐槽圈內大佬紛點贊》近，一位自洛桑聯(lián)理工學院école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)）的女物理學家 Lenka Zdeborova 在推特上吐槽頂會審稿人篩機制，引了眾多學圈大佬共。你以為學術頂級議期刊審人，都是自各自領的大牛？實上，你辛苦苦幾月做的研論文，審人很有可是一群本生或研究？最近，自洛桑聯(lián)理工學院école polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL)）的女物理學家 Lenka Zdeborova 就在推特上吐槽頂的審稿人制。研究院的申請就已經有會審稿經？而且數還不少。正在審查 EPFL 計算機科研究生院申請，我到許多申人都有擔頂級 ML 會議審稿人的經驗我想知道果同行評的很大一分是由本生完成的我們?yōu)槭?還要費心進行同行議?。縇enka Zdeborová 是 EPFL 的物理學和計算機學教授，領導計算學院的統(tǒng)物理學科她是 Journal of Physics A、Physical Review E、Physical Review X、SIMODS、Machine Learning: Science and Technology、Information and Inference 等眾多學術刊的編委Lenka 擅長的領域是將統(tǒng)物理學的念（例如級平均場法、復制法和相關息傳遞算）應用于器學習、號處理、理和優(yōu)化的問題。些圈內人也表示贊，研究生年級的學竟然已經以在頂會稿，而且有人覺得是個問題你以為的稿人是這學界大佬事實上其是他們帶本科生或究生......知乎答主「卡卡卡比」為這種現(xiàn)已經是司見慣了， ICLR 到 AAAI, 審稿人的水參差不齊保不齊你 paper 就落到了某個本生手里。怨完審稿水平之后關鍵還是思考如何夠寫出讓家 make sense 并且能兼顧大人審稿 taste 的工作。源：卡卡卡比另一答主「歇底里 i」也認為，稿人很少你的領域所以你要論文的結清晰明了呈現(xiàn)出來讓別人看懂就是你問題了。源：歇斯里 i頂會審稿到底么審那么會審稿究怎么審？行評審（Peer-review）是現(xiàn)代學的基石幾乎所有器學習 (ML) 頂會（如 NeurIPS、ICML、AAAI）都依靠它來決定交的論文否與社區(qū)關，以及創(chuàng)性是否以在那里表。不幸是，隨著去十年提文章數量指數級增，審稿質也以同樣的速度下。如果您經向其中個會議提過論文，為您認為一個絕妙想法而努工作了幾月之后，得到的是糕的、無的，而且更糟糕的 ) 具有諷刺意味評論意味你將不得重新經歷次提交過，而沒有何關于你論文存在么問題的示。圖靈獲得者 Geoffrey Hinton 在 2018 年接受 Wired 雜志采訪時給出造成這種況的原因一：現(xiàn)在果你提交論文有一全新的想，它根本沒有機會接受，因這些年輕初級審稿根本無法解?；蛘?會遇到一高級審稿，他審閱太多的論，第一次并不理解并認為它定是胡說道。我認這真的很糕。知乎主電光幻煉金術對稿被拒做個假設，果你發(fā)現(xiàn)的論文因一些概念題審稿人理解被給低分，有種可能：1）審稿人是個本科 / 低年級博士生他看不懂些概念。2）審稿人是個超級佬，他很視基礎概問題，并他已經不這個領域年。（3）審稿人是超級大佬但他沒有間，他交了他的低級博士學來審稿。以說，學圈就是一輪回，本生的表現(xiàn)超級大佬像。你以理想中的稿人：周打開論文看看摘要速讀一遍評估一下 novelty。周二細細看方，挑挑毛。周三看下實驗，看 baseline 的相關論文，查對驗細節(jié)。四開始寫稿意見，定審稿分。周五補一些審稿見，提交稿分數。際審稿人周一上午點打開審論文，讀讀摘要，覺沒什么 novelty。看了看圖片，覺不看正看不明白翻到后面了看實驗字，感覺升也不大看看方法四頁好多不完。下還有事，個 5 分走人吧。一上午十點半結束稿工作。們再來看 ICML2022 的審稿規(guī)：選題意：這部分審的目的向 MR（Meta-reviewer）和作者展示對這篇論的理解程以及您對篇論文的法。寫作新性、相性、重要：它們與們的社區(qū)關嗎？它是新的嗎如果答案否定的（部分否，如，引用期論文中精確結果，則需要個精確的由，以便者知道如修復論文健全性：想情況下一篇論文出的主張該得到理論據或實結果的充支持。寫質量：這論文是否織良好并寫得很清？它是否好地解釋新穎性和果？該論是否包含持其聲明需的足夠息？參考獻：這篇文是否被當地置于代文學中如果沒有請具體說缺少的內。請注意由于論文頁數限制因此通常要判斷是應提及結。而這些于第一階審稿人的核標準，合審核標的則可以入第二階。通過第階段的論，會再經元審稿人MR）、項目主席過，之后還有額外的稿人來確論文審核量。而為么現(xiàn)在的會審稿人水平參差齊，甚至出了一群科生和研生，原因要在于行發(fā)展太快投稿量的加速度遠于合格審人的培養(yǎng)度。這不導致有能審稿的人比少了，且有能力審稿的人每篇文章投入的時也少了。考資料：https://towardsdatascience.com/reviewing-for-machine-learning-conferences-explained-f73bc037babchttps://twitter.com/zdeborova/status/1612841482192388098https://www.zhihu.com/question/461564257/answer/1908243034、本文來自信公眾號新智元 （ID：AI_era）