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许某某
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猫眼影戏记者 裴金佳 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
新智元报道
编辑：倾倾
【新智元导读】ICML祭出一套猖獗的评审机制，竟成了学术界的救命稻草。连AI教父Bengio都站台支持：在信息过载的时代，我们必需学会使用「私见」来降噪。
2025年，NeurIPS的投稿洪峰突破3万大关——这比一年前直接翻了近乎一倍。
这3万篇论文组成的认知过载，足以让现存的任何人类评审系统就地宕机。
学术界的「偕行评审」系统，名存实亡。
面临这场审稿；，ICML 2026终于坐不住了。他们推出了一项极具倾覆性、甚至带有博弈论色彩的新政——作者自评级。
我们审不动了。你们自己招吧：手里这几张牌，哪张是充数的废纸，哪张是真正的王炸？
这听起来像是「让嫌疑人给自己判案」。云云猖獗的政策为什么能落地？由于它背后站着一位真正的神——Yoshua Bengio。
机制突变：从「猫鼠游戏」到「带枪投案」
ICML2026的这波操作，外貌上是在向作者索要权力，现实上是给了一块「免死金牌」。
在已往，偕行评审是一场「猫鼠游戏」。
作者是「嫌疑人」，竭尽全力把垃圾包装成金子；评审员是「侦探」，拿着显微镜找破绽。各人互不信任，且相互危险。
但现在，ICML摊牌了：「侦探不敷用了，请嫌疑人协助破案。」
你可能会问：
让作者自评？那还不全员满分？谁会认可自己写的是垃圾？
这正是博弈论最精彩的杀招：保序回归。系统不看你打的分数，它只看你的出牌顺序。
你不需要告诉系统这篇论文是9分照旧3分，你只需要告诉系统：在我投的这3篇里，A>B>C
以前，你可以把3篇平庸的5分论文全吹成9分神作，赌评审员眼瞎放水。
现在，若是你为了捞3分的烂文，硬把它排在9分神作之前，效果烂文没救成，神作的分数还被强行拉低。
为什么ICML敢这么做？由于他们手里有数据。
ICML 2023的神秘实验效果显示，作者对自己论文的排序，更能精准展望论文未来的生死。
ICML2023实验数据剖析：在差别投稿数目下，蓝色柱状图（自评级校准分）的误差显著低于红色柱状图（评审员原始分）
数据显示，作者自评排在第一位的论文，其16个月后的引用量，是末位论文的200%。
许多时间，评审员由于看不懂，把真正的神作杀掉了；而作者心里门儿清——「这篇是灌水的，那篇才是改变天下的」。
这不但是一次规则调解，这是对「偕行评审神圣性」的祛魅。
官方终于认可：在这个信息过载的时代，与其相信一个只读了你论文20分钟的生疏人，不如使用作者想「赢」的野心，指导他说出真话。
图灵奖得主「叛变」：客观已死，私见万岁
这张牌之以是能打出来，是由于桌子扑面坐着一位真正的「神」——Yoshua Bengio
在JASA的官方讨论稿中，Bengio并没有把这看作一次简朴的规则修补，他将其界说为：
机械学习与统计学的一次强力协同（PowerfulSynergy）。
差别博弈战略下的误差缩减。通过「保序机制」，均方误差的改善幅度最高达23.48%。
为什么连AI教父都「叛变」了？
在古板的科学理想国里，我们迷信「客观」。我们以为评审员是公正的法官，作者是狡诈的辩护人。
但在Bengio看来，这种洁癖在30000篇投稿的噪音眼前，不但稚子，并且低效。
Bengio及其相助者DinghuaiZhang在谈论中指出了一个极其深刻的哲学转变：
认可「噪音」统治：当评审系统因过载已退化为「随机数天生器」，盲目追求绝对客观，实质上是一种由于狂妄导致的低效。
拥抱「主观」信号：既然作者是最相识论文的人，为什么要把这个「信噪比」最高的信息源屏障掉？
因此，所谓的「私见」，只要经由统计学修正，就是最珍贵的「特征」。这不但仅是分数的博弈，更是「慢科学」的回归。
你以为Bengio只是支持一种打分算法吗？不。
作为恒久呼吁抵制「PublishorPerish（不揭晓就出局）」的领武士物，Bengio看重的是这个机制背后的「自省」功效。
他甚至在谈论中提出了更激进的「多维降维」构想：
未来的作者不应该只排「优劣」，而应该被要求在多个维度上自首：
这篇论文是新颖但粗糙的吗？
照旧严谨但老套的？
这是一种对学术急躁民俗的手艺性矫正。
看成者被迫对自己的三篇论文举行排序时，他必需在深夜里扪心自问：「岂非我真的在灌水？」
这种「强制性内省」，或许才是Bengio眼中，比筛选论文更主要的价值。
算法折叠：豪门猖獗套利，散户只配「裸奔」
若是你看到这里以为：「太好了，终于有人来整治乱打分的评审了！」
先别急着庆祝。请先看一眼你手中的筹码。
这项看似完善的「博弈论神技」，着实隐藏着一个被默许的「贫富准入门槛」。
「自评级机制」生效的条件，是你必需至少投两篇论文。
你得先有PaperA和PaperB，系统才华通过A>B的逻辑来校准分数。
若是你只投了一篇呢？对不起，系统救不了你。
你依然只能在谁人充满了AI垃圾谈论、随机打分的旧系统里裸奔。
这是一场针对「学术散户」的精准降维攻击。
凭证ICML2023的官方统计数据显示，75.5%的作者，只投了一篇论文。
这意味着那25%的「大户」，手里的多篇论文不再只是效果，而是酿成了可以相互对冲、用来校准分数的「套利筹码」。
他们可以通过精妙的排序，使用统计学算法为自己的神作穿上「防弹衣」，盖住瞎眼评审的子弹。
MSE缩减的置信区间。在99%的置信水平下，误差缩减依然坚持在极高区间，
而75%的「通俗玩家」面临的，依然是「俄罗斯轮盘」。
若是遇到一个心情欠好的评审员给了你3分，你没有任何数学工具可以对抗。
筹码越多，护甲越厚。视察红蓝柱比照可见，作者投出的论文越多（横轴），使用自评级机制缩减误差（蓝色柱状图下降幅度）的空间往往越稳固。
香港大学的WeichenWang和LSE的ChengchunShi以为，这种机制现实上是在奖励「灌水」。
为了获得「被校准」的资格，为了获得那层算法；た，实验室会被迫把一项效果拆成三项（SalamiSlicing），凑足「自评级」的入场券。
以前的强者靠质量通吃；以后的强者，恐将靠「堆量」和「排序战略」举行收割。
ICML2026的新政，或许确实解决了「评审准确度」的问题，但它解决的方法是——优先；つ切┯涤懈嘧试吹娜。
这是一次赤裸裸的「算法折叠」。
ICML2026砸碎的不但是评审规则，尚有我们对「学术乌托邦」的最后一点理想。
当人类评审员在30000篇论文的洪流中彻底窒息，机械和算法接受裁判权，已是历史的必定。
这不再是一个比拼谁更「客观」的时代，这是一个比拼谁更懂「博弈」。
ICML已经用算法告诉我们，在算力爆炸的今天，「忠实」不再是一种高尚的品德自律，而是一条被博弈论强制执行的、冷冰冰的「生涯战略」。
醒醒吧，旧天下已经塌了。
参考资料：
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一是学风不浓。 现在我国正在打造学习型社会，各级党政主要向导一再强调增强学习的主要性。要求我们下层干部必需增强党的目的、政策的学习，增强对市场经济的学习，增强对科学知识的学习，而在我镇上下，学习民俗不是很浓，尤其是我们的一些同志整天围着杯子转、围着牌桌转，围着鱼杆转，有的甚至围着裙子转，不思学习，不想学习。整天无所事事，终日无所作为，相反，对社会上的一些无聊的工具，好比千变万化的麻将扑克新赌法，飞来飞去的黄色短讯，我们一些干部倒是学得很快，一看就懂，一学就会。我说这些人心事都没有用在正经的学习上面，大宗的时间被铺张了。他们对党的目的政策明确不透，对新知识、新履历一知半解，对新问题、新情形麻木不仁，造成的直接效果就是素质很差、眼界狭窄、境界低下、头脑守旧，不可很好地完成党和人民交给的使命。当今时代知识奔流，信息麋集，科学手艺迅速转化为生产力，知识经济越来越直接地融化为综合实力。我们若是不学新知识，不学人家的先进履历，没有与时俱进、开拓立异的精神，面临新形势、新情形、新问题，便会一筹莫展，不知所措，干不可大事业。
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