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ICLR 2026出分,审稿员怒喷“精神病”,DeepMind研究员教你绝地求生
36氪· 2025-11-13 19:08
ICLR 2026投稿与评审概况 - 投稿数量创历史新高,达到19631篇,相比2025年的11672篇增长显著[1] - 论文平均分从2025年的5.12分大幅下降至4.20分,最高分从10分降至8.5分[1] - 仅有约9%(1792篇)的论文平均评分达到6分及以上[15] - 前30%论文的分数门槛从2025年的6.0分降至2026年的5.0分[12] 评审数据统计分析 - 基于19129条评审意见的分析显示,论文平均评分为4.22分,标准差为1.86[15][17] - 每篇论文平均收到3.89条评论,平均评审置信度为3.62分[17] - 评审意见数量分布显示,75%的论文收到4条或更少的评论,但有一篇论文收到了9条评论[15][17] - 评审结果显示,被拒论文数量为700篇,占投稿总量的3.57%[1] 评审质量与作者行为问题 - 审稿人普遍反映论文质量低下,存在未经定义的新术语、缺失引用及疑似AI生成段落等问题[32] - 存在频繁撤稿并转投其他会议的现象,导致审稿资源浪费,有建议对频繁撤稿作者实施临时投稿禁令[32] - 出现极端或不专业的评审意见,例如要求修改“白箱/黑箱”等术语,认为其带有种族歧视隐含意义,相关审稿人已道歉[27][30][39] - 审稿人指出需要花费大量时间(如五六个小时)理解论文内容,但论文最终可能被撤稿[32] 同行评审系统的争议与建议 - DeepMind研究员指出同行评审系统存在随机性,实验显示被评为“重点报告”的论文在另一评审组有半数被拒[43] - 建议作者将反驳阶段的目标聚焦于改进论文、说服评审提高分数以及应对不合理的评审意见[50][51] - ICLR会议鼓励作者在反驳阶段补充实验并上传修订稿,所有论文和评审意见将永久公开并被Google检索[47] - 推荐的反驳流程包括分类评审意见、与合作者讨论回应策略、撰写要点提纲并尽早获取反馈[48] 行业会议影响力与趋势 - ICLR与NeurIPS和ICML并列为机器学习和人工智能研究领域的三大高影响力会议[10] - ICLR由图灵奖得主Yann LeCun和Yoshua Bengio于2012年创立[11] - ICLR 2026会议计划于明年4月23日至27日在巴西里约热内卢举行[10] - 有分析发现论文提交ID与评分存在关联,ID越高评分似乎越低,此模式在两年前已被注意到[24][26]
为什么你很努力,却依然平庸?别赖运气,你只是用错了统计学
36氪· 2025-09-07 08:04
核心观点 - 帕累托分布揭示资源分配的不均衡性 少数关键因素(20%)贡献主要结果(80%)[7][10][12] - 成功策略需聚焦关键少数领域 而非平均分配资源 以实现超额回报[10][15][22] 资源分配策略 - 个性化营销效率远超大众营销 几十封定制邮件比数千封群发邮件创造更高收入[11] - 90%收入来自10%客户 99%互联网流量流向1%网站 体现极端集中效应[12] - 早期客户属于关键1%群体 应优先投入资源 其价值远超普通客户[14][15] 社交与关系管理 - 深度社交优于广度社交 与行业10位关键人物共进午餐的价值超过1000次随机广告点击[13] - 稳定社交关系上限约150人(邓巴数) 需聚焦4-5位能提供实质帮助的核心人脉[18][19][20] - 业务应对少数客户具备不可或缺性 而非对多数客户仅属锦上添花[16][17] 成功机制本质 - 非常规资源分配创造超额回报 聪明的小规模行动可产生10倍至1000倍回报[22] - 关键机会与人脉集中在分布极端区域 此处努力与结果呈非线性关系[23][24][25] - 旁观者视为"运气"的现象实为对帕累托分布的主动运用[1][25]