AI 研究大会投稿量暴增：NeurIPS 2025 收到超过 27,000 篇论文
在人工智能研究界的一个里程碑式进展中，2025 年神经网络信息处理系统大会（NeurIPS）收到了前所未有的超过 27,000 篇论文投稿，打破了学术 AI 出版的所有历史记录。这个惊人的数字标志着机器学习研究的一个重要时刻，投稿来自世界各地的学术机构、企业研究实验室和独立研究人员。
回顾历史数据，这种指数级增长变得显而易见：2017 年，NeurIPS 仅收到 3,297 篇投稿，这表明年增长率高达约 26.3%。按照这个速度，正如一位学者幽默地指出的，理论上我们在大约 59 年后可能看到“地球上每个人提交一篇论文”。
行业观察家认为，这种爆炸性增长主要归因于大型语言模型（LLM）研究的普及，这极大地扩展了该领域的范围和可及性。一位研究人员恰如其分地将当前局面描述为“LLM 的五次方”——大型语言模型同时在生成数据、编写代码、撰写论文、评审投稿，并充当研究对象本身。
投稿数量的急剧增加引发了关于同行评审的可持续性、研究质量以及 AI 学术出版未来的激烈讨论。随着 NeurIPS 组织者努力应对这一前所未有的巨大工作量，更广泛的 AI 社区正在质疑传统的会议结构能否有效管理如此庞大的研究产出洪流。
主要看点
- 创纪录的投稿量：NeurIPS 2025 收到超过 27,000 篇投稿，自 2017 年以来年增长率约 26.3%，反映了全球 AI 研究的爆炸式扩张。
- 同行评审危机：主要依赖志愿者学术劳动的传统学术评审系统在这种巨大工作量下承受着严重压力，引发了对评审质量和公平性的担忧。
- 质量问题浮现：研究人员发现了一些令人担忧的模式，包括匆忙拼凑的文献综述、用 LLM 表面改进的旧想法、可疑的基准比较以及在不同场合重复投稿。
- 需要范式转变：目前的出版模式似乎越来越难以为继，许多专家预测，为了建立新的验证方法和出版框架，将经历一段痛苦但必要的过渡期。
- 行业影响力增强：企业研究实验室为投稿量的增加做出了显著贡献，这可能会将研究重点和会议文化从纯学术方向转向更注重产品的方法。
深度分析
NeurIPS 投稿量史无前例的激增揭示了学术 AI 研究面临的深刻结构性挑战。随着投稿数量垂直攀升，依赖志愿者学术劳动的同行评审系统在维护质量控制和评审彻底性方面步履维艰。
这种增长反映了多个因素的汇聚。首先，机器学习已成为几乎所有行业的关键技术，吸引了来自生物学、物理学、经济学、法学等不同学科的研究人员。其次，通过在线学习平台和开源资源进行的教育民主化显著降低了入门门槛。第三，学术界“不发表即出局”的文化，加上行业竞争压力要求展示创新，共同创造了追求出版量的强大动力。
也许最重要的是，投稿量的爆炸突显了 AI 研究声望的过度集中化。NeurIPS 以及 ICML 和 ICLR 占据了该领域认可体系的主导地位，形成了一个瓶颈，研究人员必须竞争有限的接受名额。传统期刊因被认为速度慢且声望较低，未能提供可行的替代方案。
社区面临着一个根本性的信噪比挑战。在提交数千篇论文的情况下，真正突破性的研究有可能被淹没在大量渐进式工作的雪崩中。这尤其不利于新手和来自资源较少机构的研究人员，他们缺乏既定的声誉或人脉。
许多专家预测即将发生重大的结构性变化。NeurIPS 最终可能分裂成更专业的子会议，或实施更严格的预过滤机制。AI 辅助的评审工具可能成为预审和匹配评审人的关键。更激进的是，我们可能会看到转向“带 Docker 的论文”方法，作者在提交论文的同时提交完整的软件环境，从而能够直接验证结果。
正如一位研究人员形象地指出的，“LLM 确实是科学写作的巴别塔”，这表明如果该领域不超越传统的基于论文的结果交流方式进行演变，它就有可能脱离实际应用。
你知道吗？
- 如果目前的增长速度（年增长 26.3%）持续下去，NeurIPS 理论上到 2045 年将收到超过 100 万篇投稿，并在 59 年内可能达到地球上每人一篇投稿。
- 目前的投稿量意味着，如果一位评审员花 30 分钟评审每篇论文（远低于彻底评审的标准），评审所有投稿将需要约 13,500 个人工时——相当于一个全职人员工作超过 6 年的时间。
- 一些研究人员已经开始尝试汇集计算资源，创建专门用于验证机器学习投稿的虚拟集群，以解决该领域普遍存在的复现性问题。
- “NeurIPS”这个名称本身代表了会议的更名，该会议在 2018 年之前被称为“NIPS”，组织者更改名称以避免一些不幸的联想。
- 尽管投稿数量巨大，顶级 AI 会议的接受率保持相对稳定（在 20-25%之间），这意味着提交到 NeurIPS 2025 的 20,000 多篇论文很可能会被拒绝——其中许多包含有价值的想法，可能永远无法被更广泛的受众看到。
- AI 评审过程本身的碳足迹已成为一个担忧，大规模机器学习实验所需的巨大计算资源以及全球研究人员旅行的能源消耗都在社区内部引发了关于气候影响的讨论。