每人最多20篇？ICLR新规遭DeepMind研究者「反讽」请愿

marsbitPublicado a 2026-08-03Actualizado a 2026-08-03

Resumen

ICLR 2027 会议近日公布新规，规定每名作者最多只能提交20篇论文，超出限额的论文若未调整将被随机拒稿。此举旨在应对投稿量激增给评审系统带来的压力。ICLR 2026 投稿量较前一年增长约68%，达到19525篇，导致评审工作量巨大。新规引发了讨论。Google DeepMind 访问研究员 Dan Roy 在社交平台发起讽刺性“请愿”，反对此限制。他表面上称限制会阻碍 AI 发展，并主张应鼓励 AI Agent 大量生成渐进式论文，同时暗指评审工作也已由大语言模型处理，以此揶揄当前 AI 对学术环境的影响。此前，有分析显示 ICLR 2026 约21%的评审意见被怀疑完全由 AI 生成，引发了学术界对评审质量和 AI 滥用的担忧。Dan Roy 的讽刺性请愿实则抛出一个深层问题：当论文生产、投稿和评审都可能大量依赖 AI 时，单纯限制投稿数量或许并非根本解决之道。

一名作者,一届顶级 AI 会议,到底参与多少篇论文比较合适?

ICLR 给出的答案是 20 篇。

近日,ICLR 2027 公布新的投稿规则,明确规定,任何作者最多只能出现在 20 篇投稿的作者名单中,超出配额的论文会在摘要提交阶段收到提醒。如果到全文截止时仍未调整,会议将随机拒绝部分论文,直到每位作者都回到限额以内......

ICLR 给出的解释很简单:投稿数量增长过快,评审系统已经承受巨大压力,需要通过配额维持公平且有信息量的评审。

而这背后,是来自 ICLR 2026 经历的投稿与评审「危机」。

资料显示,ICLR 2026 共收到 19525 篇有效投稿,最终 13763 篇论文获得正式接收或拒绝决定,背后涉及 18054 名评审提供的 76139 份审稿意见。

而相较于 ICLR 2025 的约 11603 篇投稿,2026 年的投稿量增长了约 68%。这意味着,一年之内,会议需要额外消化接近 8000 篇论文,以及数万份评审任务......

消息一经公布,引起网友的热议。Google DeepMind 访问研究员、加拿大多伦多大学教授 Dan Roy 也注意到这一改变,并针对这一规则发起一场「请愿」:请愿取消在 ICLR 会议中对论文投稿限制在 20 篇。

他在 X 上发文写道:

「ICLR 将每位作者的投稿数量限制在 20 篇,这太荒谬了!也会拖慢人工智能的发展。

为什么偏偏是 20 篇?这完全是一个随意设定的数字。如今,AI Agent 已经能够在几乎不需要多少指导的情况下,完成一些有趣但偏渐进式的 AI 研究工作。我们应该鼓励所有人尽可能多地完成并提交论文,尤其是现在所有评审工作都已经交给大语言模型处理了...... 承认吧!

点击链接,签署我的请愿书!」

显然,Dan Roy 对 20 篇的数量限制明显不满,但也在偷偷「揶揄」当前 AI 对学术环境的影响。整条帖子带有反讽意味。

比如,ICLR 提醒研究者,目前的 AI Agent 仍无法独立完成一篇达到顶会标准的论文。代码助手和研究基础设施提高效率后,研究者应当挑战更有雄心的问题,提交更加完整、成熟的成果,减少大量渐进式论文涌入会议。

而 Dan Roy 则把这套表述完全反了过来。

ICLR 希望看到更完整的「慢科学」,Dan Roy 就假装主张「让 Agent 尽可能多地生产渐进式成果」;ICLR 试图限制论文「洪水」,他则假装担心,「这会拖慢人工智能发展」。

尤其是「现在所有评审工作都已经交给大语言模型处理了...... 承认吧」,也在讽刺,其实大模型不止进入论文写作环节,同行评审环节也同样存在 AI 的身影。

这一点,Dan Roy 并没有夸张。

2025 年底,在 ICLR 2026 的审稿高峰期间,卡内基梅隆大学的著名 AI 研究员 Graham Neubig 在收到几份审稿意见后,察觉到异常,怀疑有 AI 的「水分」,于是,利用 Pangram Labs 开发的 AI 文本检测工具 EditLens,对会议公开的评审意见进行了扫描分析。

结果显示,在对 75800 条评审意见进行检测后发现,约有 21% 的评审意见被高度怀疑为「完全由 AI 生成」。

消息一经传出,业界哗然,更是引发学术界对评审质量下滑及「AI 滥用」的担忧。

或许,在这场「请愿」中,Dan Roy 真正想提出的问题是,当「Agent 批量生成论文、研究者批量投稿、审稿人再用大模型批量完成评审」的情况愈发成为常态的时刻,直接「一刀切」,仅仅通过限制论文投掷数量,也许并非良策......

那么你呢,如何看待 ICLR 的做法,以及 Dan Roy 的「请愿」?欢迎在评论区留言、交流!

参考链接:

https://iclr.cc/Conferences/2027/AuthorGuidelines

https://x.com/roydanroy/status/2083202134414102594

本文来自微信公众号“机器之心”(ID:almosthuman2014),作者:关注AI的

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QICLR 2027新规对每名作者的最大投稿数量限制是多少？

AICLR 2027新规限制每名作者最多只能在20篇投稿的作者名单中出现。

QICLR实施作者投稿限额的主要原因是什么？

A主要原因是投稿数量增长过快（如ICLR 2026较2025年增长约68%），评审系统承受巨大压力，需要通过配额来维持公平且有信息量的评审。

QGoogle DeepMind研究员Dan Roy对ICLR新规发起了什么行动？其真实意图是什么？

ADan Roy在X上发起了一场要求“取消ICLR会议中对论文投稿限制在20篇”的请愿。但这并非其真实意图，其发帖带有明显的反讽意味，旨在讽刺当前AI Agent批量生成论文以及大语言模型可能参与同行评审的学术生态，质疑单纯限制投稿数量并非根本解决之道。

Q根据文章，ICLR 2026的审稿意见中，被高度怀疑为完全由AI生成的比例大概是多少？

A根据对ICLR 2026公开的约75800条评审意见的扫描分析，约有21%的评审意见被高度怀疑为“完全由AI生成”。

Q文章中提到，面对AI工具提升研究效率的背景，ICLR官方希望研究者朝什么方向努力？

AICLR官方希望研究者在代码助手和研究基础设施提高效率后，去挑战更有雄心的问题，提交更加完整、成熟的成果，即鼓励“慢科学”，以减少大量渐进式论文涌入会议。

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A diferencia de muchos sistemas de IA tradicionales, Grok AI abraza una gama más amplia de consultas, incluyendo aquellas que normalmente se consideran inapropiadas o fuera de las respuestas estándar. Los objetivos centrales del proyecto incluyen: Razonamiento Confiable: Grok AI enfatiza el razonamiento de sentido común para proporcionar respuestas lógicas basadas en la comprensión contextual. Supervisión Escalable: La integración de asistencia de herramientas asegura que las interacciones de los usuarios sean monitoreadas y optimizadas para la calidad. Verificación Formal: La seguridad es primordial; Grok AI incorpora métodos de verificación formal para mejorar la confiabilidad de sus resultados. Comprensión de Largo Contexto: El modelo de IA sobresale en retener y recordar un extenso historial de conversaciones, facilitando discusiones significativas y contextualizadas. 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Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. 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En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

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