每人最多20篇？ICLR新规遭DeepMind研究者「反讽」请愿

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

Introduzione

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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Domande pertinenti

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 large Bitcoin investor, inactive for four years, has moved 730 BTC worth approximately $46.12 million. The assets, accumulated over seven years, were transferred to a newly created wallet from an address with no prior transaction history. Analysts suggest the move could be linked to recently discovered security vulnerabilities in hardware wallets, potentially prompting long-term holders to migrate funds for safety. There is no evidence the bitcoins were sent to an exchange, leaving the intent—whether for security or potential sale—unclear. This follows another recent large transfer of over 16,400 BTC (worth >$1 billion) by a separate long-term holder. Such activity signals renewed movement of funds among major investors, though transfers between wallets do not necessarily indicate imminent selling and can be for security or portfolio management purposes.

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Research firm 10x Research suggests Bitcoin could confirm a bear-market bottom in August if it achieves a monthly close above $63,000, which would turn several of their technical indicators bullish. While their analysis was prepared with Bitcoin trading at $63,140, a slight gain from July's close could trigger this signal. The report cites steady Federal Reserve rates as a base case but notes risks from potential rate hikes and geopolitical conflict. Additional selling pressure is expected from miners and treasury companies. Grayscale's research head separately suggested Bitcoin may have bottomed earlier than the traditional four-year cycle, with macro conditions being the primary price driver. Other indicators, like over half of Bitcoin's supply being held at a loss and a record balance held by long-term investors, are also seen as signs a market bottom is approaching.

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A differenza di molti sistemi di intelligenza artificiale tradizionali, Grok AI abbraccia un'ampia gamma di domande, comprese quelle tipicamente considerate inappropriate o al di fuori delle risposte standard. Gli obiettivi principali del progetto includono: Ragionamento Affidabile: Grok AI enfatizza il ragionamento di buon senso per fornire risposte logiche basate sulla comprensione contestuale. Supervisione Scalabile: L'integrazione dell'assistenza degli strumenti garantisce che le interazioni degli utenti siano sia monitorate che ottimizzate per la qualità. Verifica Formale: La sicurezza è fondamentale; Grok AI incorpora metodi di verifica formale per migliorare l'affidabilità delle sue uscite. Comprensione del Lungo Contesto: Il modello di IA eccelle nel trattenere e richiamare una vasta storia di conversazione, facilitando discussioni significative e consapevoli del contesto. Robustezza Adversariale: Concentrandosi sul miglioramento delle sue difese contro input manipolati o malevoli, Grok AI mira a mantenere l'integrità delle interazioni degli utenti. In sostanza, Grok AI non è solo un dispositivo di recupero informazioni; è un partner conversazionale immersivo che incoraggia un dialogo dinamico. Creatore di Grok AI Il cervello dietro Grok AI non è altri che Elon Musk, un individuo sinonimo di innovazione in vari campi, tra cui automotive, viaggi spaziali e tecnologia. Sotto l'egida di xAI, un'azienda focalizzata sull'avanzamento della tecnologia AI in modi benefici, la visione di Musk mira a rimodellare la comprensione delle interazioni con l'IA. La leadership e l'etica fondamentale sono profondamente influenzate dall'impegno di Musk nel superare i confini tecnologici. 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Il progetto integra diverse tecnologie all'avanguardia che facilitano le sue funzionalità uniche: Infrastruttura Robusta: Grok AI è costruito utilizzando Kubernetes per l'orchestrazione dei container, Rust per prestazioni e sicurezza, e JAX per il calcolo numerico ad alte prestazioni. Questo trio garantisce che il chatbot operi in modo efficiente, si scaldi efficacemente e serva gli utenti prontamente. Accesso alla Conoscenza in Tempo Reale: Una delle caratteristiche distintive di Grok AI è la sua capacità di attingere a dati in tempo reale attraverso la piattaforma X—precedentemente nota come Twitter. Questa capacità consente all'IA di accedere alle informazioni più recenti, permettendole di fornire risposte e raccomandazioni tempestive che altri modelli di IA potrebbero perdere. Due Modalità di Interazione: Grok AI offre agli utenti la scelta tra “Modalità Divertente” e “Modalità Normale”. La Modalità Divertente consente uno stile di interazione più giocoso e umoristico, mentre la Modalità Normale si concentra sulla fornitura di risposte precise e accurate. Questa versatilità garantisce un'esperienza su misura che soddisfa varie preferenze degli utenti. In sostanza, Grok AI sposa prestazioni con coinvolgimento, creando un'esperienza che è sia arricchente che divertente. Cronologia di Grok AI Il viaggio di Grok AI è segnato da traguardi fondamentali che riflettono le sue fasi di sviluppo e distribuzione: Sviluppo Iniziale: La fase fondamentale di Grok AI si è svolta in circa due mesi, durante i quali sono stati condotti l'addestramento iniziale e il perfezionamento del modello. Rilascio Beta di Grok-2: In un significativo avanzamento, è stata annunciata la beta di Grok-2. Questo rilascio ha introdotto due versioni del chatbot—Grok-2 e Grok-2 mini—ognuna dotata delle capacità per chattare, programmare e ragionare. 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Euruka Tech: Una Panoramica di $erc ai e delle sue Ambizioni in Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia blockchain e delle applicazioni decentralizzate, nuovi progetti emergono frequentemente, ciascuno con obiettivi e metodologie uniche. Uno di questi progetti è Euruka Tech, che opera nel vasto dominio delle criptovalute e del Web3. L'obiettivo principale di Euruka Tech, in particolare del suo token $erc ai, è presentare soluzioni innovative progettate per sfruttare le crescenti capacità della tecnologia decentralizzata. Questo articolo si propone di fornire una panoramica completa di Euruka Tech, un'esplorazione dei suoi obiettivi, della funzionalità, dell'identità del suo creatore, dei potenziali investitori e della sua importanza nel contesto più ampio del Web3. Cos'è Euruka Tech, $erc ai? 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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. Gli approcci unici del progetto nel promuovere l'engagement degli utenti attraverso l'automazione avanzata potrebbero distinguerlo mentre l'ecosistema Web3 progredisce. Con l'evoluzione continua del mercato crypto, gli stakeholder dovrebbero tenere d'occhio gli sviluppi riguardanti Euruka Tech, poiché lo sviluppo di innovazioni documentate, partnership o una roadmap definita potrebbe presentare opportunità significative nel prossimo futuro. Così com'è, attendiamo ulteriori approfondimenti sostanziali che potrebbero svelare il potenziale di Euruka Tech e la sua posizione nel competitivo panorama crypto.

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Cosa è DUOLINGO AI

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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