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Peer review

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/30/2026

Seems ICML is rejecting MANY unanimous positively rated papers [D]

Der Inhalt beschreibt eine wahrgenommene Fehlausrichtung im ICML-Begutachtungsprozess, bei der Gutachter sich unter Druck gesetzt fühlen, Bewertungen zu homogenisieren, um langwierige Diskussionen zu vermeiden, was zur Ablehnung positiv bewerteter Artikel führen kann. Es wird die Zurückhaltung der Gutachter hervorgehoben, ihre Bewertungen auch nach Klärung von Bedenken zu aktualisieren, was zu verzerrten Dynamiken führt.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/26/2026

How to collect evidence for LLM reviewer? [D]

Ein Forscher erhielt eine schwache Ablehnung von einem Gutachter, der verdächtigt wird, ein LLM verwendet zu haben, dessen Punkte irrelevant und unoriginell waren, im Gegensatz zu positivem Feedback anderer Gutachter. Der Autor sucht Rat, wie man Beweise sammelt und den Gutachter beim akademischen Ausschuss wegen minderwertigem oder LLM-generiertem Feedback meldet, angesichts der Schwierigkeit, die Nutzung von KI zu beweisen.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·vor 26T

Would a 2000-2021 ML paper even get accepted today? [D]

Der Inhalt diskutiert, ob Machine-Learning-Arbeiten, die zwischen 2000 und 2021 akzeptiert wurden, heute noch angenommen würden, was darauf hindeutet, dass die Messlatte für Veröffentlichungen erheblich gestiegen ist. Es wird debattiert, ob die Forschungsstandards wirklich höher sind oder ob das Feld einfach überfüllter und wettbewerbsintensiver geworden ist.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/18/2026

ICML 2026 - Heavy score variance among various batches? [D]

Ein Reddit-Beitrag diskutiert erhebliche Punkteschwankungen zwischen den Paper-Batches für ICML 2026, wobei einige Batches wenige hohe Bewertungen aufweisen, während andere höhere Durchschnitte melden. Der Nutzer hinterfragt die Gründe für diese Disparität, wie Domänenunterschiede oder strengere Gutachter, und ob ICML dies berücksichtigt.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/27/2026

What do reviewers actually mean when they say the paper sound more like a technical report? [D]

Der Artikel eines Autors wurde von einem Workshop abgelehnt, weil er eher wie ein technischer Bericht als ein Forschungspapier klang, obwohl er das übliche Computer-Vision-Format befolgte. Er bittet die Gemeinschaft um ihre Meinung, um häufige Fehler zu verstehen, die zu einer solchen Bewertung führen.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/14/2026

What is the AC guidance for ICML? (Or: ICML qq thread) [D]

Der Nutzer fragt, ob bei ICML ein erhöhter Druck auf Area Chairs (ACs) besteht, um sicherzustellen, dass Gutachter finale Begründungen liefern und Konsens erzielen. Sie bemerken eine Diskrepanz: Für von ihnen begutachtete Papiere gab es aktives AC-Engagement und finale Begründungen, während bei ihrer eigenen Einreichung trotz einiger Meinungsverschiedenheiten in den Bewertungen völlige Stille und fehlende Begründungen herrschten.

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NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/23/2026

UAI 2026 Reviews Waiting Place [D]

Dies ist ein Ort für UAI 2026-Teilnehmer, um ihre Reaktionen – ob Beschwerden oder Erleichterung – zu teilen, sobald die Konferenzbewertungen bald veröffentlicht werden. Allen wird viel Glück mit ihren Ergebnissen gewünscht.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·5/1/2026

AI/ML Conferences [D]

Ein ML-Forscher äußert Entmutigung über das aktuelle Begutachtungssystem für Top-KI/ML-Konferenzen und nennt Fälle, in denen Arbeiten trotz Berücksichtigung aller Gutachterbedenken abgelehnt werden. Der Beitrag sucht nach besseren Wegen, um einen fairen Begutachtungsprozess für die hohe Anzahl von Einreichungen zu gewährleisten.

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CASE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/8/2026

[D] Dealing with an unprofessional reviewer using fake references and personal attacks in ICML26

Um autor descreve enfrentar um avaliador extremamente antiprofissional no ICML 2026, que utilizou referências falsas, ataques pessoais e argumentos sem sentido para desqualificar seu trabalho. O autor busca orientação sobre como intervir contra um avaliador que emprega citações fraudulentas e ataques ad hominem no processo de revisão por pares.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·5/6/2026

NeurIPS 2026 AC-Pilot, how much would you trust this? [D]

Der Inhalt hinterfragt die Wirksamkeit des NeurIPS 2026 "AC-Pilot"-Systems, das darauf abzielt, Gutachter auf gelistete Bedenken zu konzentrieren. Es werden Zweifel aufgeworfen, ob Gutachter ungelistete Probleme ignorieren oder weiterhin Rohwerte über ausreichend berücksichtigte Bedenken stellen werden, trotz der Richtlinien.

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RESEARCH↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/8/2026

ICML 2026 am I cooked? [D]

Um pesquisador em transição da física teórica para IA busca feedback sobre as chances de aceitação de seu artigo de teoria de deep learning no ICML 2026, com base em pontuações de revisão. Ele descreve a evolução das avaliações e as condições para melhorar o resultado, enquanto também busca financiamento para a conferência.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/13/2026

[ICML 2026] Extending the deadline for reviewer final justifications while not extending for Author-AC comments was a huge mistake [D]

Der Autor kritisiert die Entscheidung, die Frist für die finalen Begründungen der Gutachter bei der ICML 2026 zu verlängern, ohne die Frist für Autoren zur Kontaktaufnahme mit den ACs ebenfalls zu verlängern, und hält dies für einen erheblichen Fehler. Ein Gutachter hat in seiner finalen Begründung neue, kritische Probleme aufgeworfen, die zuvor nicht erwähnt wurden und die ein Paper gefährden könnten, das ansonsten starke Bewertungen erhalten hat.

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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·4/13/2026

Which conference/journal do you believe currently has the most fair and accurate review process?[D]

Dieser Inhalt thematisiert die Wahrnehmung, dass die Qualität des Begutachtungsprozesses bei großen Konferenzen und Fachzeitschriften abnimmt, was zu nahezu zufälligen Annahmeentscheidungen führt. Der Autor sucht Empfehlungen für eine Konferenz oder Fachzeitschrift mit einem faireren und genaueren Begutachtungsverfahren.

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RESEARCHarXiv CS.CL·vor 18T

Sem-Detect: Semantic Level Detection of AI Generated Peer-Reviews

Sem-Detect ist eine neue Methode zur Unterscheidung von menschlich verfassten und KI-generierten Peer-Reviews, die textuelle Merkmale mit semantischer Analyse auf Anspruchsebene kombiniert. Sie nutzt die Beobachtung, dass KI-Modelle dazu neigen, sich auf ähnliche Punkte zu einigen, während menschliche Gutachter einzigartigere Ideen einbringen, was die Erkennung vollständig KI-generierter Reviews und solcher, die von LLMs verfeinert wurden, ermöglicht.

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