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＃icml2025出色的职位论文：与Jaeho Kim的访谈有关会议审查
在今年的机器学习国际会议上（ICML2025），Jaeho Kim，Yunseok Lee和Seulki Lee因其工作立场而获得了杰出的职位纸奖：AI会议同行评审危机需求作者反馈和审阅者奖励。我们从Jaeho那里听到了他们试图解决的问题，以及他们提议的作者反馈[…]
来源:Robohub在今年的机器学习国际会议上（ICML2025），Jaeho Kim，Yunseok Lee和Seulki Lee因其工作立场而获得了杰出的职位纸奖：AI会议同行评审危机需求作者反馈和审阅者奖励。我们从Jaeho那里听到了他们试图解决的问题，以及他们提议的作者反馈机制和审阅者奖励系统。
机器学习国际会议（ICML2025） Jaeho Kim，Yunseok Lee Seulki Lee 未偿式职位纸奖 职位：AI会议同行评审危机要求作者反馈和审阅者奖励 您能说出您在职位论文中解决的问题吗？ 我们的立场论文解决了困扰当前AI会议同行评审系统的问题，同时也提出了有关同行评审未来方向的问题。 AI会议中当前的同行审查系统的迫在眉睫的问题是纸张提交的指数增长是由于对AI的兴趣增加而驱动的。借此数字，Neurips今年收到了30,000多件提交的意见，而ICLR仅在短短一年内提交了59.8％。提交的巨大增加造成了根本的不匹配：虽然纸张提交呈指数增长，但合格的审阅者却没有保持步伐。 在过去几年中提交了一些主要的AI会议。 这种不平衡有严重的后果。大多数论文不再获得足够的审查质量，这破坏了同伴评论作为科学知识的守门人的基本功能。当审查过程失败时，不适当的论文和有缺陷的研究可能会通过，可能会污染科学记录。 您在职位论文中有什么争议？ 我们的立场论文提出了两个重大更改，以解决当前的同行评审危机：作者反馈机制和审阅者奖励系统。 您能告诉我们更多有关您对这种新的双向同行评审方法的建议吗？ Jaeho Kim，Yunseok Lee Seulki Lee 未偿式职位纸奖职位：AI会议同行评审危机要求作者反馈和审阅者奖励
您能说出您在职位论文中解决的问题吗？
我们的立场论文解决了困扰当前AI会议同行评审系统的问题，同时也提出了有关同行评审未来方向的问题。
AI会议中当前的同行审查系统的迫在眉睫的问题是纸张提交的指数增长是由于对AI的兴趣增加而驱动的。借此数字，Neurips今年收到了30,000多件提交的意见，而ICLR仅在短短一年内提交了59.8％。提交的巨大增加造成了根本的不匹配：虽然纸张提交呈指数增长，但合格的审阅者却没有保持步伐。
在过去几年中提交了一些主要的AI会议。
这种不平衡有严重的后果。大多数论文不再获得足够的审查质量，这破坏了同伴评论作为科学知识的守门人的基本功能。当审查过程失败时，不适当的论文和有缺陷的研究可能会通过，可能会污染科学记录。
您在职位论文中有什么争议？