TMLR
TMLR（Transactions on Machine Learning Research）是机器学习领域的学术期刊，以开放获取和快速评审为特点，接收机器学习方向的研究论文
核心事实
时间轴 (近 90 天)
Sakana AI在发表于TMLR（Transactions on Machine Learning Research）的论文中提出了名为「多层评审」（Multi-Layered Review，MLR）的机制
TMLR编辑部对10篇被列入桌拒名单的投稿，主动联系作者请他们亲自解释自己提交的论文
在TMLR的实验中，10篇论文没有一篇经得起作者亲自答辩的检验
10篇论文中，1篇作者直接撤回投稿，1篇作者以另有安排为由推辞，1篇作者约好会议时间却未现身
10篇论文中，3篇作者无法回答关于论文的基础问题，3篇作者能谈高层次思路但无法回答技术细节
10篇论文中有1篇作者回答了全部问题，但联合主编在访谈过程中发现了该论文的一个重大缺陷
TMLR官方在Medium上发布了关于此实验的说明文章
TMLR采用滚动投稿制，没有截止日期带来的自然流量调节
让作者口头解释自己论文的验证方式难以规模化，因需要投入大量时间且口头答辩存在公平性问题
TMLR的流程高度依赖执行编辑（AE）的主动推进，AE负担过重时整个流程可能陷入停滞
还有 9 条时间轴事件
全部知识事实 (17)
TMLR（Transactions on Machine Learning Research）于2022年正式创刊
75%待验证让作者口头解释自己论文的验证方式难以规模化，因需要投入大量时间且口头答辩存在公平性问题
50%待验证在TMLR的实验中，10篇论文没有一篇经得起作者亲自答辩的检验
50%待验证10篇论文中，1篇作者直接撤回投稿，1篇作者以另有安排为由推辞，1篇作者约好会议时间却未现身
50%待验证10篇论文中，3篇作者无法回答关于论文的基础问题，3篇作者能谈高层次思路但无法回答技术细节
50%待验证10篇论文中有1篇作者回答了全部问题，但联合主编在访谈过程中发现了该论文的一个重大缺陷
50%待验证TMLR官方在Medium上发布了关于此实验的说明文章
50%待验证TMLR采用滚动投稿制，没有截止日期带来的自然流量调节
50%待验证TMLR由Yoshua Bengio等深度学习领域的知名学者联合创立，得到机器学习基金会（MLF）的支持
50%待验证TMLR是机器学习领域一本开放获取（open access）期刊，采用不设固定截止日期、全年滚动接收投稿的评审模式
50%待验证TMLR以「技术正确性」和「主张有据」为核心录用标准，而非追求「新颖性」或「影响力」
50%待验证TMLR的评审理念受到软件工程领域「持续集成」思想的启发
50%待验证TMLR采用OpenReview平台进行公开审稿，评审过程透明可追溯
50%待验证TMLR的评审速度正在明显放缓，原因是投稿量攀升而审稿人资源未同步增长
50%待验证TMLR的流程高度依赖执行编辑（AE）的主动推进，AE负担过重时整个流程可能陷入停滞
50%待验证Sakana AI在发表于TMLR（Transactions on Machine Learning Research）的论文中提出了名为「多层评审」（Multi-Layered Review，MLR）的机制
50%待验证TMLR编辑部对10篇被列入桌拒名单的投稿，主动联系作者请他们亲自解释自己提交的论文
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