一名早期职业助理教授报告称,由于会议评审流程让才华横溢的本科生对研究职业望而却步,他失去了三位半潜在博士生。这些学生参与撰写了评价很高但仍被拒绝的论文,陷入无尽的重新提交循环。 这凸显了机器学习学术出版中的系统性问题,即评审流程可能阻碍有才华的新人进入该领域。它强调了改革同行评审、减少随机性和偏见的必要性,因为当前体系可能正在损害研究的未来。 该教授在顶级会议上拥有超过 10 年经验,并认为这些论文远高于录取标准。其中一篇论文获得了四个一致“弱接收”但被拒绝,导致无尽重新提交,每次解决之前的问题后只会招致更多随机的批评。
背景
“三大”机器学习会议通常指 NeurIPS、ICML 和 ICLR,它们竞争极其激烈,对 ML 学术界职业有重大影响。这些会议的同行评审过程以嘈杂和有时任意性著称,论文往往需要多次重新提交。