Maksimal 20 Makalah Per Orang? Aturan Baru ICLR Ditanggapi dengan "Petisi Sarkas" dari Peneliti DeepMind

marsbitPubblicato 2026-08-03Pubblicato ultima volta 2026-08-03

Introduzione

Apakah ada batas yang wajar untuk jumlah makalah yang dapat disertakan seorang penulis di konferensi AI top? ICLR 2027 memberlakukan aturan baru: maksimal 20 makalah per penulis. Aturan ini dirancang untuk meringankan tekanan pada sistem peninjauan, terutama setelah ICLR 2026 mengalami lonjakan 68% dalam jumlah pengajuan hingga 19.525 makalah. Peraturan ini langsung memicu perdebatan. Dan Roy, seorang peneliti dari Google DeepMind, meluncurkan petisi satir di platform X yang menyerukan pencabutan batas 20 makalah tersebut. Dalam petisinya, dia secara ironis berargumen bahwa batasan ini akan "memperlambat kemajuan AI," terutama di era di mana AI Agent dapat menghasilkan banyak penelitian dan model bahasa besar (LLM) sudah digunakan untuk meninjau makalah. Sindirannya menyoroti kekhawatiran nyata tentang kualitas penelitian dan peninjauan. Poin utamanya adalah: dengan maraknya penggunaan AI untuk menulis dan meninjau makalah, apakah solusinya hanya membatasi jumlah pengajuan? ICLR mendorong ilmu "lebih lambat" dan lebih matang, sementara dinamika saat ini berisiko membanjiri sistem dengan makalah inkremental. Petisi Roy, meski sarkastik, mendorong komunitas untuk merenungkan inti permasalahan ini.

Seorang penulis, satu konferensi AI top, berapa banyak makalah yang pantas untuk dilibatkan?

Jawaban ICLR adalah 20 makalah.

Baru-baru ini, ICLR 2027 mengumumkan aturan pengajuan baru yang dengan jelas menetapkan bahwa setiap penulis hanya boleh muncul dalam maksimal 20 makalah yang diajukan. Makalah yang melampaui kuota ini akan mendapat peringatan pada tahap pengajuan abstrak. Jika tidak disesuaikan hingga batas waktu pengiriman naskah lengkap, konferensi akan secara acak menolak beberapa makalah hingga setiap penulis kembali dalam batas kuota...

Penjelasan ICLR sederhana: Jumlah pengajuan tumbuh terlalu cepat, sistem peninjauan sudah di bawah tekanan besar, dan diperlukan kuota untuk mempertahankan proses peninjauan yang adil dan informatif.

Di balik ini adalah "krisis" pengajuan dan peninjauan yang dialami ICLR 2026.

Data menunjukkan, ICLR 2026 menerima 19.525 pengajuan yang valid, dan akhirnya 13.763 makalah mendapatkan keputusan penerimaan atau penolakan resmi. Ini melibatkan 18.054 peninjau yang memberikan 76.139 ulasan.

Dibandingkan dengan sekitar 11.603 pengajuan di ICLR 2025, jumlah pengajuan pada 2026 meningkat sekitar 68%. Ini berarti, dalam satu tahun, konferensi harus mencerna hampir 8.000 makalah tambahan, serta puluhan ribu tugas peninjauan...

Setelah berita ini diumumkan, menimbulkan perdebatan hangat di kalangan netizen. Dan Roy, Peneliti Tamu Google DeepMind dan Profesor di University of Toronto, Kanada, juga menyadari perubahan ini dan meluncurkan sebuah "petisi" menanggapi aturan ini: Petisi untuk Menghapus Batasan Pengajuan 20 Makalah di Konferensi ICLR.

Dia menulis di X:

"ICLR membatasi jumlah pengajuan per penulis menjadi 20 makalah. Ini konyol! Ini juga akan memperlambat perkembangan kecerdasan buatan.

Mengapa harus 20? Ini benar-benar angka yang dipilih secara sembarangan. Saat ini, AI Agent sudah bisa menyelesaikan beberapa penelitian AI yang menarik meskipun bersifat inkremental, dengan sedikit bimbingan. Kita harus mendorong semua orang untuk menyelesaikan dan mengirimkan makalah sebanyak mungkin, terutama sekarang ketika semua pekerjaan peninjauan sudah diserahkan ke model bahasa besar... Akui saja!

Klik tautannya, tandatangani petisi saya!"

Jelas, Dan Roy sangat tidak puas dengan batasan 20 makalah, tetapi juga secara diam-diam "mengolok-olok" pengaruh AI saat ini terhadap lingkungan akademik. Seluruh postingan itu bernada sarkastik.

Misalnya, ICLR mengingatkan peneliti bahwa AI Agent saat ini masih belum dapat menyelesaikan sendiri sebuah makalah yang memenuhi standar konferensi top. Setelah asisten kode dan infrastruktur penelitian meningkatkan efisiensi, peneliti harus menantang masalah yang lebih ambisius, mengirimkan hasil yang lebih lengkap dan matang, serta mengurangi masuknya banyak makalah inkremental ke dalam konferensi.

Dan Dan Roy membalikkan sepenuhnya narasi ini.

ICLR berharap melihat "sains lambat" yang lebih lengkap, Dan Roy berpura-pura mendukung "biarkan Agent memproduksi sebanyak mungkin hasil inkremental"; ICLR mencoba membatasi "banjir" makalah, dia berpura-pura khawatir, "Ini akan memperlambat perkembangan AI".

Terutama kalimat "sekarang semua pekerjaan peninjauan sudah diserahkan ke model bahasa besar... Akui saja", juga menyindir bahwa sebenarnya model besar tidak hanya masuk ke dalam penulisan makalah, tetapi juga hadir dalam proses peninjauan sejawat.

Dalam hal ini, Dan Roy tidak berlebihan.

Pada akhir 2025, selama puncak masa peninjauan ICLR 2026, Graham Neubig, peneliti AI ternama dari Carnegie Mellon University, setelah menerima beberapa ulasan, mendeteksi keanehan dan mencurigai adanya "campuran tangan" AI. Kemudian, dengan menggunakan alat deteksi teks AI EditLens yang dikembangkan oleh Pangram Labs, dia memindai dan menganalisis ulasan yang dipublikasikan oleh konferensi.

Hasilnya menunjukkan, setelah memeriksa 75.800 ulasan, sekitar 21% dari ulasan tersebut sangat dicurigai "sepenuhnya dihasilkan oleh AI".

Setelah berita ini tersebar, industri gempar, dan memicu kekhawatiran akademis tentang penurunan kualitas peninjauan dan "penyalahgunaan AI".

Mungkin, dalam "petisi" ini, pertanyaan yang sebenarnya ingin diajukan Dan Roy adalah, ketika situasi di mana "Agent menghasilkan makalah secara massal, peneliti mengirimkan secara massal, dan peninjau menggunakan model besar untuk menyelesaikan ulasan secara massal" semakin menjadi hal yang biasa, penyelesaian "tebang rata" dengan hanya membatasi jumlah pengajuan makalah, mungkin bukanlah solusi terbaik...

Lalu, bagaimana pendapat Anda tentang langkah ICLR dan "petisi" Dan Roy? Silakan tinggalkan komentar dan berdiskusi di kolom komentar!

Tautan Referensi:

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

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

Artikel ini berasal dari akun WeChat publik "机器之心" (ID:almosthuman2014), penulis: 关注AI的

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Domande pertinenti

QApa aturan baru yang diumumkan oleh ICLR 2027 mengenai batas pengajuan makalah?

AICLR 2027 mengumumkan aturan baru yang membatasi jumlah makalah yang dapat diajukan oleh seorang penulis menjadi maksimal 20 makalah. Jika seorang penulis melebihi batas ini, makalah tambahan akan diperingatkan pada tahap pengiriman abstrak, dan jika tidak disesuaikan hingga batas akhir waktu, konferensi akan menolak sebagian makalah secara acak hingga setiap penulis kembali memenuhi batas tersebut.

QMengapa ICLR menerapkan batas pengajuan makalah ini?

AICLR menerapkan batas pengajuan makalah karena jumlah pengajuan telah meningkat terlalu cepat, menimbulkan tekanan besar pada sistem peninjauan. Peningkatan sekitar 68% dari ICLR 2025 ke 2026 (dari sekitar 11.603 menjadi 19.525 pengajuan) membuat konferensi kesulitan menangani ribuan makalah tambahan dan puluhan ribu tugas peninjauan. Batas ini dimaksudkan untuk menjaga penilaian yang adil dan informatif.

QSiapa Dan Roy dan apa yang dia "petisi" kan terkait aturan ICLR?

ADan Roy adalah seorang peneliti tamu di Google DeepMind dan profesor di University of Toronto. Dia membuat "petisi" dengan nada sindiran yang menyerukan agar ICLR membatalkan pembatasan pengajuan 20 makalah per penulis. Dalam postnya, dia secara sarkastik berargumen bahwa pembatasan ini 'konyol' dan 'akan memperlambat perkembangan AI', sambil menyindir bahwa agen AI sudah bisa melakukan penelitian dan semua peninjauan telah ditangani oleh model bahasa besar.

QApa latar belakang kritik Dan Roy terhadap penggunaan AI dalam proses akademik?

AKritik Dan Roy muncul dalam konteks kekhawatiran tentang peran AI dalam proses akademik. Dia menyindir bahwa AI Agent dapat menghasilkan banyak makalah penelitian inkremental, dan proses peninjauan telah banyak diserahkan ke model bahasa besar. Hal ini didukung oleh analisis terhadap tinjauan ICLR 2026 yang menemukan bahwa sekitar 21% dari 75.800 komentar peninjauan sangat diduga sepenuhnya dihasilkan oleh AI. Roy menyindir bahwa membatasi jumlah makalah bukanlah solusi yang tepat untuk masalah ini.

QMenurut artikel, apa yang dicemaskan para peneliti tentang penggunaan AI dalam peninjauan makalah?

APara peneliti mengkhawatirkan penurunan kualitas peninjauan dan 'penyalahgunaan AI' dalam proses akademik. Setelah analisis terhadap komentar peninjauan ICLR 2026 menunjukkan bahwa sekitar 21% dari 75.800 komentar sangat mungkin dihasilkan sepenuhnya oleh AI, komunitas akademik merasa resah. Ini menimbulkan pertanyaan tentang integritas dan kedalaman penilaian sejawat jika dilakukan oleh mesin.

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Questa assenza di dati solleva preoccupazioni, poiché la conoscenza del background del team è spesso essenziale per stabilire credibilità nel settore blockchain. Pertanto, abbiamo classificato queste informazioni come sconosciute fino a quando dettagli concreti non saranno resi disponibili nel dominio pubblico. Chi sono gli Investitori di Euruka Tech, $erc ai? Allo stesso modo, l'identificazione degli investitori o delle organizzazioni di supporto per il progetto Euruka Tech non è prontamente fornita attraverso la ricerca disponibile. Un aspetto cruciale per i potenziali stakeholder o utenti che considerano di impegnarsi con Euruka Tech è la garanzia che deriva da partnership finanziarie consolidate o dal supporto di società di investimento rispettabili. Senza divulgazioni sulle affiliazioni di investimento, è difficile trarre conclusioni complete sulla sicurezza finanziaria o sulla longevità del progetto. In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. Questa simbiosi tra IA e blockchain sottolinea l'importanza del token $erc ai, fungendo da ponte tra le interfacce utente tradizionali e le avanzate capacità delle tecnologie decentralizzate. Cronologia di Euruka Tech, $erc ai Sfortunatamente, a causa delle limitate informazioni disponibili riguardo a Euruka Tech, non siamo in grado di presentare una cronologia dettagliata dei principali sviluppi o traguardi nel percorso del progetto. Questa cronologia, tipicamente preziosa per tracciare l'evoluzione di un progetto e comprendere la sua traiettoria di crescita, non è attualmente disponibile. Man mano che le informazioni su eventi notevoli, partnership o aggiunte funzionali diventano evidenti, gli aggiornamenti miglioreranno sicuramente la visibilità di Euruka Tech nella sfera crypto. Chiarimento su Altri Progetti “Eureka” È importante sottolineare che più progetti e aziende condividono una nomenclatura simile con “Eureka.” La ricerca ha identificato iniziative come un agente IA della NVIDIA Research, che si concentra sull'insegnamento ai robot di compiti complessi utilizzando metodi generativi, così come Eureka Labs ed Eureka AI, che migliorano l'esperienza utente nell'istruzione e nell'analisi del servizio clienti, rispettivamente. Tuttavia, questi progetti sono distinti da Euruka Tech e non dovrebbero essere confusi con i suoi obiettivi o funzionalità. Conclusione Euruka Tech, insieme al suo token $erc ai, rappresenta un attore promettente ma attualmente oscuro nel panorama del Web3. Sebbene i dettagli sul suo creatore e sugli investitori rimangano non divulgati, l'ambizione centrale di combinare intelligenza artificiale e tecnologia blockchain si erge come un punto focale di interesse. 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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

548 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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