2026年7月6日，第43届国际机器学习大会（ICML 2026）在韩国首尔盛大开幕，吸引超1.1万名学者。本届投稿量翻倍破纪录达23918篇，录用6352篇；同时因审稿人违规使用大模型，497篇论文遭“桌拒”引发热议。重磅奖项中，清华大学黄高团队凭揭示扩散语言模型“灵活性陷阱”之作，与MIT及耶鲁团队共获杰出论文奖；杰出立场论文奖警示AI对齐研究潜在的审查风险；DeepMind经典巨作A3C斩获时间检验奖。盛会不仅见证技术突破，更引发对AI伦理与方向的深度反思。

深度监督网络（DSN）作者谢赛宁十年前被NeurIPS拒稿的论文，今年荣获AISTATS 2025年度时间检验奖。这篇2014年9月发布的论文，提出中间层监督思想，解决了深度学习中的梯度消失、特征鲁棒性和训练效率等问题，影响深远。尽管最初仅获8/8/7高分却遭拒，如今其贡献已被广泛认可，被引用超3000次。DSN启发了后续研究，包括REPA和U-REPA，推动了生成式AI发展。谢赛宁强调坚持的重要性，并感谢导师屠卓文及合作者Chen-Yu Lee的支持。被拒并非学术终点，类似Word2vec和Mamba的经历表明，优秀论文可能因各种原因被拒，但时间会证明其价值。

标题：被拒稿11年后获时间检验奖，DSN作者谢赛宁：拒稿≠学术死刑 衡宇 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谢赛宁十年前被NeurIPS拒收的论文《Deeply-Supervised Nets》（DSN），今年荣获AISTATS 2025年度时间检验奖。这篇论文2014年9月发...

标题：一周发明GAN！时间检验奖得主分享背后故事：每件发明都不是最后的发明 GAN因其经典论文被引用超85000次而获NeurIPS2024时间检验奖，其起源和背后故事备受关注。这一切始于Yoshua Bengio实验室的一次头脑风暴，提出了训练一个确定性生成网络g，该网络仅包含随机噪声，输出应符合...