ICLR
机器学习与深度学习领域顶级学术会议
核心事实
时间轴 (近 90 天)
一位资深审稿人自2022年起为NeurIPS、ICML、AAAI、ICLR等顶会审稿约10次。
该审稿人在3篇ICLR投稿中，只有1篇感觉是100%人类写作。
AI Scientist和Autoscience的论文通过了国际学习表征会议（ICLR）的双盲评审。
ICLR 2027 正在向投稿者发送 desk reject（编辑直接拒稿）通知。
根据近年统计，PyTorch在CVPR、NeurIPS、ICLR等会议的论文实现中占比超过60%，显著领先于TensorFlow和JAX
ICLR是深度学习领域的顶级会议，以开放评审著称，所有投稿和审稿意见公开可见。
一位同时负责ICLR和AAMAS审稿的研究者在Reddit发帖，称自己经手的八篇投稿质量差得离谱，建议作者没准备好就别投。
ICLR官方尚未就ICLR 2027互惠审稿人零分配一事发表声明
ICLR 2027互惠审稿人零分配并非个例，从社区讨论来看有多人遇到类似情况
B站UP主推测ICLR 2027投稿量可能再创新高导致审稿人过剩，但该说法未获官方确认且标注为个人猜测
还有 40 条时间轴事件
全部知识事实 (20)
ICLR采用公开评审（OpenReview）机制，论文、审稿意见、作者回复及讨论在特定阶段对整个学术社区可见
75%已验证ICLR是International Conference on Learning Representations的缩写，是深度学习领域最具影响力的会议之一
75%已验证ICLR投稿量从2019年约1500篇增长到2022年突破1万篇
75%已验证ICLR依托OpenReview实现公开评审透明化
75%已验证ICLR 2024投稿量突破了万篇大关
75%待验证ICLR采用OpenReview公开评审，所有提交的论文、审稿意见、作者回复和最终决定都公开可见，但审稿人身份仍匿名
70%待验证多项针对ACL、EMNLP、ICLR等会议的统计分析显示，rebuttal导致审稿人实质性提分的概率通常低于20%
70%待验证OpenReview已被ICLR等顶级机器学习会议广泛使用
60%待验证一位资深审稿人自2022年起为NeurIPS、ICML、AAAI、ICLR等顶会审稿约10次。
50%待验证该审稿人在3篇ICLR投稿中，只有1篇感觉是100%人类写作。
50%待验证AI Scientist和Autoscience的论文通过了国际学习表征会议（ICLR）的双盲评审。
50%待验证根据近年统计，PyTorch在CVPR、NeurIPS、ICLR等会议的论文实现中占比超过60%，显著领先于TensorFlow和JAX
50%待验证ICLR是深度学习领域的顶级会议，以开放评审著称，所有投稿和审稿意见公开可见。
50%待验证ICLR 2027互惠审稿人零分配并非个例，从社区讨论来看有多人遇到类似情况
50%待验证ICLR历史上对未履行审稿义务者的处理并不总是公开透明
50%待验证ICLR是机器学习领域的顶级会议之一，以开放评审和严格的同行评审流程著称。
50%待验证文中引用的例句“outperforms the best baseline costing no more at none of six operating points and a permuted placebo at none of three, with gains up to about 1.5 not excluded”存在多重否定和条件叠加，导致读者无法判断实验结论。
50%待验证ICLR 2020的投稿量约为2600篇。
50%待验证ICLR以'开放评审'（OpenReview）机制著称：所有投稿、审稿意见和作者回复全程公开，任何人都可浏览和评论。
50%待验证ICLR的投稿窗口相对固定，且不设严格的投稿上限。
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