2025年11月，Pangram实验室发布分析报告称，ICLR 2026会议中21%的评审内容完全由AI生成，另有超过一半涉及不同程度的AI参与。检测覆盖75800条评审和19490篇论文投稿，结果显示199篇论文（占比1%）完全由AI生成。CMU研究员Graham Neubig因怀疑评审‘AI味’过重发起悬赏调查，揭示了这一现象。研究发现，AI生成的评审倾向于冗长但信息密度低，且评分更宽松。ICLR对AI使用有明确规定，要求披露并对其贡献负责。此事件引发学术界对同行评审质量和双盲制度失效的担忧，呼吁保护学术共同体的健康发展。

正文：2025年，机器学习专家吴恩达针对科研人员投稿屡次被拒的困境，推出了一款免费AI论文评审智能体。该系统基于ICLR 2025审稿数据训练，与人类评审的相关系数达0.42，接近甚至略高于人类之间的0.41。它能快速提炼论文关键词、搜索arXiv上的相关研究，并提供具体修改建议及1-10分的评分。尽管AI预测录用准确率（0.75）低于人类（0.84），但其效率显著提升，为科研人员节省时间。此工具由斯坦福博士Yixing Jiang改进。网友评价称，与其等待半年被拒，不如几分钟得知结果早改早投。

首个完全由AI生成的论文成功通过ICLR workshop评审，得分6/7/6，超过人类平均接受门槛。这篇名为《组合正则化：增强神经网络泛化的意外障碍》的论文，由AI Scientist 2.0完成，背后公司Sakana AI由Transformer作者Llion Jones创立。AI Scientist 2.0具备端到端生成能力，无需人工模板，涵盖选题、实验到论文撰写全过程。尽管有两篇提交论文未达标，但一篇论文表现优异，排名约45%。然而，为透明起见，该论文在评审后被撤回，仅在GitHub存储库中公开。此外，AI Scientist 2.0仍存在引用错误等问题，团队正努力提升其科学准确性与严谨性。Llion Jones曾在谷歌研究院工作，后来离职创业，专注于AI科学探索。未来，他们希望AI能发表更多顶级科学期刊论文，如Nature或Science，助力人类科学进步。

标题：ICLR 2025审稿风波：评审结果半句话，网友戏称“科研春晚” ICLR 2025的讨论阶段已经结束，期间涌现了许多有趣的故事和吐槽。UCSB博士生@JiachenLi11 在推特上吐槽，评审内容低到令人担忧，甚至有些评审只写了半句话。这并非空穴来风，因为今年ICLR的论文提交数量达到110...

ICML 2024最佳论文曾遭ICLR 2024拒绝，然而，该论文由斯坦福大学和Pika公司联合创始人孟晨琳参与，提出了创新的离散扩散语言建模方法，通过引入分数熵损失函数，显著提升了语言建模任务的性能。实验结果显示，该方法在多数任务中优于GPT-2。尽管论文在评审阶段获得88665的高分，最终却因被认为实验部分不完整而被拒收。 此事件引发了关于学术评审流程和会议间论文竞争性的讨论。值得注意的是，论文作者之一，一作已入职OpenAI，计划在近期的ICML 2024大会上分享这项研究成果。这一进展不仅反映了学术界的动态，也为未来语言模型的发展提供了新的方向。