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新智元报道
编辑:桃子 好困
ICML这次是动真格了,用「株连九族」的酷刑整治学术灌水和AI作弊,导师们如果不亲自把关,恐怕要被猪队友坑到颗粒无收!
ICML同行评审新规来了!
今天,ICML程序主席联手发布了一篇新博客,公开了一系列同行评审新举措。
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主要亮点包括以下四点:
打击「切香肠」式投稿的新政
针对滥用评审的「连带直接拒稿」机制
审稿人互惠原则
支持作者与审稿人的新举措
这一次,论文作弊的后果非常严重!!!
若一篇论文,有作者灌水、提示词注入、串通舞弊等做出不端行为,所有合作者名下的所有投稿,都可能被拒掉。
也就意味着,一个人犯错殃及池鱼,所有人连坐。
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出此政策是因为当前,ICML 2026论文投稿刚刚开始,接下来将要开启下一轮工作——审稿。
往年,同行评审各种惊人爆料让人猝不及防,而且问题层出不穷——谁是Adam?AI评审忘删提示.....
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ICML的四大新政最主要目的是,在优化同行评审流程、提升质量的同时,还要拥抱AI。
今年是ICML第43届机器学习年会,将于2026年7月6日-11日在韩国首尔开幕。
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接下来,一起看看堪称ICML史上最严新规的具体内容。
往年回顾:
ICML 2026史上最严新规:LLM不得列为作者,滥用AI直接退稿
刚刚,AI顶会ICML允许AI参与审稿
顶会审稿人紧缺,我审我自己!ICML 2023排序实验结果出炉:作者自评能提升评审质量吗?
打击「切香肠」式投稿
近年来,机器学习领域投稿数量迅猛增长,没有实质性推动领域的发展。
更关键的是,许多论文仅在同一主题上细微调整,却拆分成多篇独立投稿。
这种现象加重了同行评审的负担,也稀释了顶会的整体创新价值。
生成式AI工具的使用,更是加剧了这一现象。
于是,ICML组委会决定重点整治所谓的「切香肠式贡献」(thinly sliced contributions)——
强化并行投稿(concurrent submission)政策
政策规定,同一作者提交给ICML 2026的所有论文都必须被视为「既往工作」。
如果这些论文的主题相关(通常属于相关工作章节的内容),作者必须在论文正文中相互引用并进行讨论。
需要注意的是,被引用的投稿需以匿名PDF形式提供在补充材料中。
违反此政策将被视为滥用同行评审系统,可能导致违规投稿或该作者的所有投稿被直接桌拒 (desk rejection)。
滥用评审,全组「连坐」直接拒
一切破坏同行评审完整性的行为,将被严厉处置,比如提示词(prompt)注入、串通舞弊。
还有其他形式的滥用,诸如提交低质量的「AI垃圾内容 (AI slop)」、上述的「切香肠式投稿」等。
这类行为将触发《同行评审道德规范》中严格的处罚。
划重点!!!
任何违规行为可能导致违规论文「 所有作者 」 名下的「 所有论文 」 被直接拒稿。
这不是一个人的问题了,若是论文中有人采用prompt注入等,所有作者「连坐」。
这对课题组负责人(Group Leaders/PIs)提出了更高的责任要求。
如果他们是滥用评审系统论文的合著者,那么其挂名的所有论文,不论是否知情,直接拒稿没商量。
为此,ICML强烈建议负责人要亲自把关,确保与合作者紧密沟通,避免踩坑影响所有工作。
想发论文?先来审稿!
与往年一样,ICML希望论文作者也能回馈社区——
自己投的论文让别人审,同时本人也得为社区审别人的稿。
因此,每篇投稿论文必须提名一位符合资格的「互惠审稿人」。
若投了4篇以上的作者,必须担任ICML审稿人、领域主席(AC)、高级领域主席(SAC)或其他组织角色。
如果任何审稿人或领域主席,没能好好履行职责,则其名下所有投稿的论文可能直接被拒。
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AI审稿可以,但需作者同意
上面那些新规,核心就一条:权责对等,所有人都要负责。
与此同时,ICML也推出了一些更灵活、满足作者和审稿人需求的政策——
AI审稿可以,但有条件:同行评审中广泛、并无完全限制使用LLM,前提是必须征得论文作者的同意。
审稿人奖励:排名前25%的审稿人将获得ICML免注册费的奖励。
作者自排序机制:有多篇投稿的作者,可以标记可能需要领域主席重点关注的论文。
针对多篇投稿的「高产」作者,引入自排序功能。这能帮助领域主席识别重点——比如,当审稿人评分低但作者自评很高时,AC会格外关注。
作者可以不提交ranking,但提交的话,会有新的评分帮助同行评审。
参会政策:论文被录用后,作者无需亲自出席会议。论文照样会被收录在论文集中。但如果不参会,将不会安排现场海报展示或演讲。
AI辅助工具:向ICML作者提供一个具备先进推理能力的大语言模型系统,作者可以提交论文草稿并获得反馈
ICML 2026组委会
值得关注的是,在即将到来的ICML 2026中,组委会迎来了多位华人学者担纲重任。
其中,现任UIUC计算机系教授张潼将担任大会主席(General Chair)。
张潼教授拥有斯坦福大学博士学位,学术与工业界履历均十分亮眼。
他曾任教于香港科技大学和罗格斯大学,并在IBM、百度、腾讯等多家科技公司担任要职。
他的研究领域广泛,涵盖机器学习理论、优化理论及强化学习等多个方向。
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另一位担任要职的华人学者,是现任宾夕法尼亚大学沃顿商学院及计算机系副教授苏炜杰。
他将出任学术诚信主席(Integrity Chair),负责统筹和监督明年ICML的评审过程。
作为北京大学数院07级校友及斯坦福大学博士,苏炜杰的研究主要聚焦于大模型的数学理论、优化算法及数据隐私保护。
特别值得一提的是,他提出的保序机制(Isotonic Mechanism)为提升AI会议审稿质量提供了重要途径,该机制自2023年起已在ICML连续三年进行实验。
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华人主席坐镇,史上最严新规落地。
显然,ICML 2026希望通过「重典治乱」,解决困扰学术界已久的灌水、审稿质量下滑以及AI滥用难题。
但这剂猛药下去,疗效究竟如何?
对此,你怎么看?
参考资料:
https://blog.icml.cc/2026/01/08/whats-new-in-icml-2026-peer-review/
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