ICML2022审稿结果被“围攻”，YannLeCun：我投了三篇论文，三篇被拒了……如果从推特上算的话，今年ICML应该每篇论文都被拒了。”是的，ICML2022的审稿结果这几天给作者发了邮件，本次ICML共收到5630篇投稿，其中短论文1117篇，长论文118篇，录用率21.9%，基本与去年的录取率（21.5%）。根据以往的经验，很多被录取的作者都会在社交媒体平台上公开介绍自己的研究。但今年，被拒作者的发言似乎比之前越来越“激烈”往年：“自豪地宣布...我今年的ICML接受率是NaN（不是数字）。”“所有ICML提交都被拒绝了！”“从我的提要中，我只看到ICML的拒绝，但没有看到接受。”“我祝大家ICML拒绝日快乐......”看完所有善意的抱怨声不断，有人有了想法问题：ICML2022是否接受任何论文？ICML2022新的审稿机制近年来，各大人工智能会议提交的论文数量大幅增加。鉴于此次大型会议的规模和时间紧迫，ICML程序委员会也做出了相对调整：引入两阶段评审（two-phasereviewing）。该机制将审稿过程分为两个阶段，初衷是为了更好地分配审稿人资源，提供高质量的审稿。粗略地说，对于提交，最初只分配两个评论而不是三个评论。如果两位审稿人同意一篇论文应该被拒绝，它就不会再接受进一步的审阅。第二阶段的审查是对剩余的论文分配两次额外的审查。也就是说，ICML的审稿意见不再具体包括分数，而是在第一阶段审稿结束后，会有一个最终结论来决定本次投稿是否可以进入第二阶段审稿。在投稿人收到的邮件中，ICML组委会表示：评审过程分为两个阶段，我们力求做到尽可能公平和彻底的决策过程。这些决定由高级元审稿人和程序主席在审稿人讨论中进行考虑，并在多个级别进行各种检查。在困难的情况下，还征求了额外的评估。不过这个审稿系统并没有得到太多投稿人的认可，因为大家收到了各种“神奇”的审稿意见：“写的很好，通俗易懂。理论分析扎实、健全，并提供了一种有趣而清晰的方法……这篇论文解决了一个有趣的问题……但有点不足以被接受。“虽然我的一些论文被接受了，但我最喜欢的提交被拒绝了。为什么作者要为差评买单？荒谬的......”加州大学伯克利分校教授“将不再提交给ICML”马毅还发布了一些关于ICML的动态投诉这次审稿结果：ICML的meta-review很随意！在反驳中，我们完全按照审稿人的要求做了，但是AC拒绝了手稿并说“不确定这个在短时间内进行的新实验是否准确地完成了”。如果您根本不信任反驳，那么为什么要有此链接？“没有审稿人打分，ICML的审稿过程就变成了AC操纵的黑匣子。至少deepnets是有可量化输出的黑匣子。ICML审稿过程变成了没有可量化输出的黑匣子。我不会容忍这样的程序。”““鉴于我去年在ICML的经历——那篇论文被四位审稿人一致接受，但最终被AC在没有任何具体证据的情况下拒绝，再加上今年的经历，我认为我以后不会这样做了。我会再次向ICML提交任何论文。”马一教授的“去年经验”也引发热议：论文《ReduNet：A White-box Deep Network from the Principle of Maxinizing Rate Reduction》获得ICML2021四位审稿人的一致接受，但AC认为“这篇论文仍然无法解释目前深度神经网络的所有tricks”，所以决定拒稿。后来这篇文章被JMLR录用了。当时，马毅教授还向ICML组委会建议将论文评审转为openreview，这也是很多研究者的心声：有研究者表示，相比之下，他们更喜欢“透明、负责”的ICLR会议:
