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机器之心Pro|NeurIPS 2020放榜，接收率史上最低！AC：低接收率带不来有趣的论文( 二 )


当然 ， 所有被拒的论文都存在某种问题 。 比如 ， 错误的基准、控制变量研究不足、没有引用一些重要的工作等 。 但是 ， 其实所有论文都有错误 。 想想那些影响你最深的机器学习论文 ， 它们难道就是完美的吗？
如果你觉得一篇论文足够新奇有趣 ， 你会忽略它的缺点（在合理范围内） 。 然而 ， 在评审 NeurIPS 论文的时候 ， 即使用了所有 sorting 函数 ， 我仍然难以找到让我觉得兴奋的亮点 。
一大问题是低接收率 ， 它让评审过程变成了「找茬游戏」 。 会议 tenure 和 promotion 委员会的要求使得论文接收率较低 。 因此很多作者把论文写得很周全、符合要求 ， 而这也让论文变得无聊和平庸了 。
一个隐形的更大问题是 NeurIPS 会议规模太大了 。 它汇集了不同研究兴趣的人 ， 但无法保证评审的兴趣与论文最大程度地匹配 ， 因此这些评审会找理由拒稿 。
按照我的经验 ， 在高接收率的小型会议和 workshop 上 ， 我会找到较多感兴趣的论文 。 部分原因在于 ， 在拒稿威胁较小时 ， 你才能写出更有趣的论文 。
还有一个更大的原因是 ， 我对小型会议和 workshop 的领域更感兴趣 。 我的意思是 ， 为什么要把时间浪费在 95% 的议程你都不感兴趣的会议上呢？
我希望 ， 机构不要向作者施加向大型、严格筛选的会议提交论文的压力 。 如果只有那些真的想向 NeurIPS 投稿的人投稿 ， 那这个会议可能会变得更好 ， 规模也会变小 。
近年来 ， 机器学习会议的论文投稿数量激增 ， 论文评审变成了亟待解决的问题 。 各家会议纷纷出台新政策 ， 然而不管是 NeurIPS 2020 的「提前拒稿」还是 EMNLP 2020 的 Findings ， 都引起了一些争议 。
如何解决评审难题 ， 道阻且长 ， 但行则将至 。 这或许不只需要学术会议的努力 。
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