ICML2025放榜！接收率26.9％！好評論文被拒，審稿人敷衍，遭全網吐槽…

2025-05-08 14:36 CVer

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轉載自：新智元 ｜編輯：桃子

【導讀】ICML 2025錄用結果新鮮出爐！今年共有3,260篇論文被錄用，錄用率26.9%。然而，這屆評審質量再掀熱議，審稿人敷衍參評各種烏龍被曝出。
ICML 2025錄用結果，終於公佈了！
今年，頂會共提交了12107篇有效投稿（不包括「桌拒」論文）。其中，3260篇論文被接收，錄用率為26.9%。
值得一提的是，ICML總投稿數量每年激增，2024年有9653篇，2023年有6538篇。
今年更是創下了新高，相較於24年總量提升了28%。
ICML歷年投稿總量統計（2023年前）
ICML與NeurIPS、ICLR並稱為最具影響力的機器學習三大頂會，每年舉辦一次。
今年是ICML第42屆會議，將於7月13-7月19日在溫哥華會議中心開幕。
不過，這一屆的ICML評審結果，依然是錯誤百出。機器學習研究員諷刺AC評審質量已經降到和R2一個水平。
ICML 2024：AC把其他論文的元評審，複製貼上到錯誤論文
ICML 2025：複製審稿人已解決的評論時（WA=3分），連複製貼上都能產生錯誤。

審稿人太敷衍，遭全網吐槽
每年，AI領域的頂會總少不了一些業界的批評，包括評審不負責、AI參評等等。
這不，一位來自KAUST計算機科學家指出，「自己提交的論文，評審並未提出任何負面意見，卻被直接拒稿」。
他曬出的圖中，評論大致是在說：
本文為FedExProx，一種基於分散式外推的近端方法，提供了更緊密的收斂性結果。儘管先前分析表明該方法在二次問題上的迭代複雜度不優於梯度下降法，但本研究表明實際可以獲得更快的收斂保證。審稿人高度評價了技術結果的清晰闡述，鑑於整體理論貢獻，對實證評估也基本滿意。這些研究結果為分散式最佳化中，可達到收斂速率的微妙差異提供了新的見解。
有網友為審稿人找理由開脫，可能是手抖誤點了「拒稿」。還有人懷疑，這明顯就是AI生成的審稿建議。
左右滑動檢視
另一位約克大學博士生感同身受地表示，「我對此並不驚訝，因為我們的論文也是如此遭遇」。
更慘的是，他的論文評審更加敷衍，審稿人都沒有寫完就提交了。
而且，AC仍舊以這篇有缺陷的評審為由，拒收論文。
MBZUAI助理教授Zhiqiang Shen稱，兩篇論文全被拒，對AC評審結果非常失望，充滿了事實錯誤。
比如，論文4433實際獲得兩個4分，但元評審錯誤記錄為「三個3分和一個4分」。
當論文4332的審稿人已在rebuttal後更新評分，但元評審仍錯誤引用舊評價。
這種前後不一的表述令人困惑，究竟是疏忽大意，還是未能正確整合審稿人的更新反饋？
無論原因如何，這都嚴重損害了評審的公正性。
南洋理工大學助理教授Mengmi Zhang稱，另一篇論文得到所有ICML審稿人一致透過，卻又被區域主席給拒稿。
她認為，「如果這就是同行評審，那麼有些地方出問題了」。
來自UT的一位審稿人表示，自己在ICML 2025審稿太過寬容了，如今的學術會議根本就是零和博弈。
從現在起，凡是沒有使用30萬億token，預訓練671B MoE模型的論文，即便有再強的理論保證，都將堅決拒稿。
以後，難道30萬億token，要成訓練MoE硬標準了麼？
目前，那些拿到錄用結果的網友們，紛紛曬出了自己的成績單。

網友曬成績單
杜克大學陳怡然教授曬出了ICML戰績，團隊共有5篇論文被頂會錄用，還有一篇與賓州州立大學合作論文被選為Spotlight Poster。
北大計算機系張銘教授團隊，共有4篇論文中獎，與去年錄用論文數持平。
上下滑動檢視
UC伯克利博士後研究Xuandong Zhao激動曬出三篇被ICML接收的論文。
左右滑動檢視
新加坡國立大學Kun Zhou（周坤）一篇關於神經編碼器Muffin被正式錄用，這能夠在多種音訊型別中，實現高保真音訊壓縮。
香港大學團隊自主GUI互動的統一純視覺智慧體模型AGUVIS上榜。
UC伯克利博士生Kayo Yin一篇關於上下文學習注意力頭的論文被頂會錄用。
佐治亞理工學院助理教授Humphrey Shi博士生的一篇論文被拒，而且是花費近一年時間做出的成果。
他勉勵道，「被拒稿是常有的事。繼續學習，繼續前進——真正的評判者在你心中」。
參考資料：
https://x.com/CSProfKGD/status/1917934488295768526
https://x.com/search?q=icml%202025&src=typed_query
https://x.com/peter_richtarik/status/1917934968514482369
https://weibo.com/2199733231/PpRJnmpc8
https://weibo.com/2152024140/PpQvqFeHL
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