ICML 2025放榜！接收率26.9%，高分被拒，低分录用惹争议

AIGC动态2天前发布 almosthuman2014

107 0 0

文章摘要

第42届国际机器学习大会（ICML）将于2025年7月13日至19日在加拿大温哥华举行。今年大会共收到12107篇投稿，较去年增加了28%，其中3260篇论文被接收，接收率为26.9%。在接收的论文中，313篇被选为「spotlight poster」，这些论文代表了大会官方推荐度最高的研究成果。被接收的高分论文涵盖了多个前沿领域，例如数学中的神经发现、蒙特卡罗树扩散方法、视觉语言模型中的安全对齐、无限时域马尔可夫决策过程以及隐式语言模型的研究等。这些论文不仅在理论上具有创新性，还在实际应用中展现了重要价值。

国内大厂的论文表现尤为突出，例如字节跳动的MARS和ShadowKV论文，分别在高分和Spotlight类别中获得了认可。MARS是一个用于大规模语言模型（LLM）的方差缩减自适应优化器框架，其收敛速率优于现有的AdamW方法。ShadowKV则专注于高吞吐量的长上下文LLM推理，展示了在高效计算资源利用方面的创新。此外，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的EmbodiedBench论文也获得了高分，该研究提出了一个用于评估多模态大语言模型的综合性基准测试平台，涵盖了从高级语义任务到低级原子动作的广泛测试任务。

然而，评审过程中也出现了一些争议。一些被拒的论文虽然获得了高度评价，但最终未能被接收，引发了研究者对评审标准的质疑。例如，有研究者晒出了元评审截图，显示其论文获得了正面评价，但仍被拒绝。此外，评审意见的质量也受到批评，部分研究者反映收到的评审意见不完整、无关甚至敷衍。尽管这些问题已向科学诚信委员会举报并得到确认，但相关论文的接收结果并未因此改变。

评审过程中的矛盾也引起了广泛关注。有研究者指出，元评审中存在错误记录评分的情况，甚至评审人在反驳阶段已解决的问题仍被列为未解决。这些现象暴露了评审和编辑过程中的粗心和不严谨，影响了评审结果的公正性。如果研究者对论文的接收结果存在疑问，大会鼓励在评论区进行讨论，以促进透明度和学术交流。

总体而言，本届ICML大会展示了机器学习领域的最新研究成果，同时也揭示了评审过程中存在的挑战和争议。这些争议不仅反映了学术评审的复杂性，也为未来改进评审机制提供了重要参考。