学术会议评审机制变革 - ICML 2026年推出了颠覆性的“作者自评级”新政，以应对投稿量激增导致的评审系统过载危机 [3] - 新机制的核心是“保序回归”，作者只需对自己提交的多篇论文进行内部排序（如A>B>C），系统利用此顺序校准分数，而非依赖作者给出的绝对分值 [9][10] - 该机制的设计基于博弈论，旨在利用作者希望自己最佳作品胜出的“野心”，引导其透露真实质量排序，从而在信息过载中提取高信噪比信号 [10][19] 机制变革的动因与数据支撑 - 变革的直接原因是投稿量爆炸式增长，NeurIPS 2025年投稿量冲破3万篇，较前一年近乎翻倍，使现有人类评审系统不堪重负 [1] - ICML 2023年的秘密实验数据为新机制提供了关键依据，数据显示作者自评排序能更精准预测论文长期影响力 [10] - 实验表明，作者自评排在第一位的论文，在16个月后的引用量是末位论文的200% [14] - 在官方实验中，采用“简单平均策略”的保序机制，能将预测论文质量的均方误差（Proxy MSE）最高降低23.48% [18][19] 核心支持理念与哲学转变 - 图灵奖得主Yoshua Bengio是此机制的重要支持者，将其视为机器学习与统计学的一次强力协同 [15][17] - 核心理念转变在于：承认在评审过载的“噪音”环境中，盲目追求绝对客观是低效的；转而拥抱并利用作者的主观判断（“偏见”）作为经过统计学修正的珍贵“特征” [19] - 该机制被赋予超越筛选的“自省”功能，迫使作者在排序时反思工作质量，被视为对“不发表就出局”浮躁风气的一种技术性矫正 [21] 机制潜在影响与争议 - 新机制存在“准入门槛”，仅对提交多篇论文的作者生效，这可能导致资源分配不均 [22] - 根据ICML 2023年统计，75.5%的作者只投递一篇论文，这意味着他们无法享受新机制的校准保护，仍需面对传统评审的随机性 [23][24] - 有学者批评该机制可能变相鼓励“灌水”行为（如将一项成果拆分为多篇“香肠论文”），以凑足参与自评级的论文数量，从而获得算法保护 [27] - 机制被指可能加剧学术界的“马太效应”，拥有更多论文产出能力的“大户”能利用排序策略获得算法优势，形成“筹码越多，护甲越厚”的局面 [26][27]