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Peer review

25 items

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

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

El contenido describe un desalineamiento percibido en el proceso de revisión de ICML, donde los revisores se sienten presionados a homogeneizar las puntuaciones para evitar discusiones prolongadas, lo que podría llevar al rechazo de artículos positivos. Destaca la reticencia de los revisores a actualizar las puntuaciones incluso después de abordar las preocupaciones, creando dinámicas distorsionadas.

Peer reviewacademic conferenceAI Research
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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·26/4/2026

How to collect evidence for LLM reviewer? [D]

Un investigador recibió un rechazo débil de un revisor sospechoso de usar un LLM, cuyos puntos eran irrelevantes y poco originales, contrastando con la retroalimentación positiva de otros revisores. El autor busca consejo sobre cómo reunir pruebas y denunciar al revisor ante el comité académico por una revisión de baja calidad o generada por LLM, dada la dificultad de probar el uso de IA.

academic-ethicsAI misusePeer reviewLLM
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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·18/4/2026

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

Una publicación en Reddit discute la gran variación en las puntuaciones de los artículos entre diferentes lotes de revisión para ICML 2026, con algunos lotes teniendo pocas puntuaciones altas y otros promedios más altos. El usuario pregunta por las razones de esta disparidad, como diferencias de dominio o revisores más estrictos, y si ICML lo tiene en cuenta.

academic conferencesPeer reviewAI Research
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RESEARCH↑ trendingReddit r/MachineLearning·15/4/2026

Was looking at a ICLR 2025 Oral paper and I am shocked it got oral [D]

Un usuario expresa su sorpresa con un artículo oral del ICLR 2025, criticando su metodología de evaluación para la generación de código SQL por LLMs. Según se informa, el artículo utilizó métricas de lenguaje natural en lugar de métricas de ejecución, lo que llevó a una tasa de falsos positivos de aproximadamente el 20%.

ICLREvaluation MetricsPeer reviewSQL Generation
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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·14/4/2026

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

El usuario pregunta si hay una mayor presión sobre los Area Chairs (ACs) en ICML para asegurar que los revisores proporcionen justificaciones finales y lleguen a un consenso. Observa una disparidad, viendo un compromiso activo de los ACs y justificaciones finales para los artículos que revisó, pero un silencio total y justificaciones faltantes para su propia presentación, a pesar de mostrar cierta desacuerdo en las puntuaciones.

Area Chairacademic publishingMachine Learning ConferenceICML
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NEWS↑ trendingReddit r/MachineLearning·23/4/2026

UAI 2026 Reviews Waiting Place [D]

Este es un espacio para que los participantes de UAI 2026 compartan sus reacciones, ya sean quejas o alivio, una vez que las revisiones de la conferencia se publiquen pronto. Se desea buena suerte a todos con sus resultados.

conferencesPeer reviewAI Research
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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·1/5/2026

AI/ML Conferences [D]

Un investigador de ML expresa desánimo con el sistema de revisión actual para conferencias de IA/ML de primer nivel, citando casos de artículos rechazados a pesar de que los autores abordaron todas las preocupaciones de los revisores. La publicación busca mejores métodos para garantizar un proceso de revisión justo para el alto volumen de envíos.

researchmachine learningconferencesPeer review
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CASE↑ trendingReddit r/MachineLearning·8/4/2026

[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.

Reviewer Misconductacademic-ethicsICMLPeer review
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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·6/5/2026

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

El contenido cuestiona la eficacia del sistema "AC-Pilot" de NeurIPS 2026, que busca centrar a los revisores en las preocupaciones listadas. Plantea dudas sobre si los revisores ignorarán los problemas no listados o seguirán priorizando las puntuaciones brutas sobre las preocupaciones suficientemente abordadas, a pesar de las directrices.

NeurIPSPeer reviewacademic conference
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RESEARCH↑ trendingReddit r/MachineLearning·8/4/2026

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.

Academic FundingConference PaperDeep Learning TheoryICML
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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·13/4/2026

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

El autor critica la decisión de extender el plazo para las justificaciones finales de los revisores en ICML 2026 sin extender el plazo para que los autores contacten a los ACs, considerándola un gran error. Un revisor planteó nuevas cuestiones críticas en su justificación final, no mencionadas anteriormente, lo que podría comprometer un artículo con otras revisiones sólidas.

deadlinesICMLPeer reviewacademic conference
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ARTICLE↑ trendingReddit r/MachineLearning·13/4/2026

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

Este contenido aborda la percepción de que la calidad del proceso de revisión en conferencias y revistas importantes está disminuyendo, lo que lleva a decisiones de aceptación casi aleatorias. El autor busca recomendaciones para una conferencia o revista con un proceso de revisión más justo y preciso.

JournalsAIacademic conferencesPeer review
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RESEARCHarXiv CS.CL·hace 18d

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

Sem-Detect es un nuevo método para distinguir entre revisiones por pares escritas por humanos y las generadas por IA, combinando características textuales con análisis semántico a nivel de afirmación. Aprovecha la observación de que los modelos de IA tienden a convergir en puntos similares, mientras que los revisores humanos introducen ideas más únicas, permitiendo la detección de revisiones completamente de IA y aquellas refinadas por LLMs.

Research methodologyAI detectionsemantic analysisPeer review
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