An Investigation of the NeurIPS and ICML 2025 Position Tracks
本文通过对 NeurIPS 和 ICML 2025 观点赛道（Position Tracks）的审计指出，尽管目前的投稿池由改良主义式的批判所主导，但这些会议应当明确征集那些能够提供新的人造物（artifacts）和实验计划，从而旨在改变领域议程的引领性工作。
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在人工智能研究领域，学术会议充当着进步的伟大守门人。当科学家想要分享一个新想法时，他们会将其提交给这些聚会，由同行评审小组决定该项工作是否足够优秀，从而达到发表和讨论的标准。在这些盛会中，NeurIPS 和 ICML 是最负盛名的，它们设定了整个领域所认为重要的基调。在这些大规模会议内部，有一个被称为“立场论文赛道”（Position Paper Track）的特殊板块。与呈现新数据或完成工具的标准研究论文不同，立场论文旨在展现远见。它们应当论证一个新的方向，挑战社区进行不同的思考，或者提出解决问题的新颖方式。其目标不仅仅是修复现有方法的微小错误，而是要改变整个领域的议程，就像一位船长将船驶向新的地平线，而不仅仅是在擦拭甲板。
然而，最近一项针对 2构 2025 年这些赛道投稿情况的调查表明，指南针指向的方向可能比预期要狭窄。研究人员 Fan Yang、Wenkai Li 和 Jun Liu 决定对这两个主要会议公开可用的论文库进行审计，以观察实际正在进行的论证类型。他们查看了 191 篇经过评审的论文，并发现了一个显著的模式：绝大多数论文并非在开辟新航线，而是在专注于修复已有的事物。大约四分之三的论文属于“改良式批判”（reformist critiques），这意味着它们论证当前的基准测试、评估方法或数据集存在缺陷并需要调整。虽然这些批判通常严谨且具有价值，但它们代表了一种与该赛道旨在承载的宏大、设定议程的愿景不同的工作。作者发现，提出全新方向的论文非常罕见，而且即便提出了新方向，这些论文获得的评审得分也不一定更高。
研究人员将当前的景观与过去十年中成功改变领域焦点的“参考类”著名论文进行了对比，例如引入 Transformer 架构的工作，以及定义了具体 AI 安全问题的论文。这些历史性的转折点具有一个共同特征：它们不仅仅是在争论哪里出了错，而是为社区提供了可以用来构建新事物的东西。它们提供了一个新的测量协议、一个玩具实现（toy implementation）、一个数据集卡片，或者一个他人可以立即用来测试新想法的可证伪实验。相比之下，2025 年的评审池则被那些仅批判现有工具而未提供替代性操作框架的论文所主导。这项研究表明，会议评审过程在无意中变成了一个过滤器，它青睐安全的、增量式的修正，而非冒险的、远见卓识的提议。这并不是因为评审员直接拒绝了雄心勃勃的想法，而是因为该系统奖励那些在短期内易于验证的工作，从而使得定义未来的更难、更具思辨性的工作在很大程度上处于未被探索的状态。
为了理解这种失衡为何存在，作者提出了几个植根于人类及机构运作方式的原因。首先，证明一种现有方法是失效的，要比证明一个全新的、未经尝试的方向是正确的更容易。对现有基准测试的批判可以通过一个简单的实验来测试，而对于一个新研究路径的提议则需要一次难以在书面评审中辩护的信念飞跃。其次，机器学习文化高度奖励经验数据和严谨测试，这自然有利于那些能产生即时数据而非提供新视角的论文。第三，职业激励也发挥了作用；初级研究人员可能会觉得提出激进的新方向对于其职业前景来说风险过高，而批判现有的做法则是一种安全且可被引用的贡献。这些压力的结合创造了一个反馈循环，使得可见的论文池向未来的作者传达出一种信息：即“立场论文”仅仅是对现状的批判，而非未来的蓝图。
作者并不认为改良式批判是错误的，也不认为应该将其移除。事实上，他们承认这些论文通常质量很高且必不可少。问题在于平衡。如果一个旨在设定议程的场所被仅调整当前议程的论文所主导，那么该领域可能会失去转向真正新前沿的能力。研究结论指出，解决方案不需要对评审过程进行彻底改革，而是需要一些有针对性的推动。作者建议，会议组织者可以明确要求作者说明其论文是针对现状的批判，还是对未来的提议。他们还建议要求论文中包含一句话，解释如何证明一个新想法是错误的，从而迫使作者使他们的主张更加具体。最后，他们提议组织者应积极征集那些将新视角与有形人工制品（如新数据集或简单的实验程序）相结合的论文，以使愿景具备可操作性。通过这些微小的改变，社区可以确保立场论文赛道履行其最初的承诺：不仅是修复破碎之处，更是指明前进的方向。
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