为什么机器学习研究社区不限制每位作者的投稿数量？[D]
摘要
一位研究者质疑为什么机器学习社区不限制每位作者的投稿数量以管理评审质量，并引用了如安全（Security）和计算机体系结构（Computer Architecture）等其他领域的成功实践。
我目前跨多个研究社区工作，注意到机器学习社区因提交量巨大而苦苦挣扎，这影响了评审质量（正如我们在最近的ARR周期中所见）。我想知道不限制每位作者投稿数量的原因是什么？这种做法在其他研究领域已经成功使用多年，例如安全（如CCS）或计算机体系结构（如DAC），有助于保持工作量可控。机器学习社区选择不同方法是否有特定的文化原因？
相似文章
我们是在优化 AI 研究以迎合录用标准，而非追求长远价值吗？[D]
一位研究人员批评了 AI 会议的录用文化，认为其过于注重取悦审稿人，而非产出具有长远价值的工作。他指出，当前普遍要求提供详尽的评估结果，但这些数据几乎不会被后续研究者再次验证。
ICML Position Track: 想要更好的ML评审？别再客气请求，用积分系统来激励 [D]
这篇观点论文提出在ML会议中建立积分系统，通过为良好行为给予积分并允许兑换福利来激励高质量评审。
在AI会议上改进有问题的同行评审系统的简单方案 [R]
一个通过在AI会议上将作者分成两半来修复互惠性评审、消除不公平拒绝动机的方案。
博士毕业后只投期刊是否会对科研生涯产生负面影响？[D]
一名博士毕业生询问，如果只在同行评审期刊（TMLR、JMLR、Neurocomputing）上发表论文，而不投递顶尖的机器学习会议（NeurIPS、ICML），是否会影响其获取业界研究科学家职位的机会。
如何为会议投稿匿名化代码？[D]
作者就AI/ML会议投稿时如何匿名化GitHub仓库寻求建议。