ICLR 2027投稿冲到6万，比过去十几年加起来都多......

现在 AI 在什么事情上效率提升最明显？写论文肯定能名列前茅。

今年 ICLR 的摘要提交量达到了惊人的 6 万+，已经超过 ICLR 从 2013 年到 2026 年历年投稿总和。

具体一点，第一届 ICLR 一共收到 67 篇投稿，ICLR 2026 这个数字涨到了 19525 篇。把 2013 到 2026 年十四届会议全部加起来，大约 5.6 万篇。

现在，一届 ICLR 2027 就给干过去了。

投稿作者们看到这个数字，大概可以集体震惊瘫坐，仿佛看到原子弹爆炸了。

有网友调侃大概过几年投稿数就可以达到百万级别了......

有网友顺手算了一笔账：即使按照 20% 的录用率，6 万篇也对应 1.2 万篇论文。

一届会议录 1.2 万篇是什么概念？

上一届 ICLR 2026 最终录用了 5355 篇论文。NeurIPS 2025 录用了 5290 篇，CVPR 2025 录用了 2872 篇，ICML 2025 录用了 3260 篇。

按照这个纯数学情景计算，ICLR 2027 一届可能出现的录用论文数量，相当于两届 NeurIPS 2025、四届 CVPR 2025，或者接近四届 ICML 2025。

当然，目前社区里讨论的「6 万+」，更准确地说，是 ICLR 2027 摘要截止之后出现的提交规模。

今年 ICLR 的摘要截止时间是 9 月 18 日，正式论文截止时间是 9 月 25 日。官方要求摘要必须真实、有效，重复摘要和占位摘要会被清理，后面还会经历全文提交、撤稿、格式检查等环节，所以最终进入正式评审的论文数量还会变化。

但 6 万这个数字已经足够离谱了，随之而来的审稿压力也显而易见。

昨天我们报道最近爆火的超高效判断模型 JEV，还有读者在评论区调侃「ICLR 审稿有救了」。

Jev 最近出圈的一个重要场景，就是给 Agent 当 Judge：给一段执行结果，让模型快速判断任务有没有完成、结果是否符合要求、下一步应该怎么走。现在 ICLR 面前也出现了一个规模空前的 Judge 问题。

6 万篇论文，谁来 Judge？这其实已经成为过去几年 AI 顶会共同面对的问题。

ICLR 2026 一共收到 19525 篇有效投稿，其中 779 篇被 desk reject，5042 篇随后撤稿，最终进入接受或拒绝决策阶段的论文达到 13763 篇。为了处理这些论文，18054 名 reviewer 一共提交了 76139 份 review。

也就是说，当投稿数量来到两万级别时，背后已经需要一个接近两万人规模的审稿人网络。现在，入口数字突然奔着 6 万去了。

ICLR 自己显然也提前感受到了压力。今年 9 月初，ICLR 2027 Program Chairs 专门发了一篇文章介绍新的投稿政策，而且强调了一个词：限流。

今年，每位作者最多出现在 20 篇投稿中。对于所有作者都缺少合格 reciprocal reviewer 资格的论文，每位作者最多参与一篇。同时，出现在 3 篇及以上投稿中的作者，需要承担至少 6 篇论文的评审工作；原则上，每篇投稿也需要至少一位作者注册成为 reviewer。

https://blog.iclr.cc/2026/09/02/submission-policies-for-iclr-2027/

ICLR 官方给出的背景也很有意思。

Program Chairs 在政策说明中明确提到，AI 和工业界职位竞争正在推动研究者增加论文产量，而 AI 工具让这种趋势进一步加速。他们还提到，一些会议已经观察到，大量新增投稿来自缺少合格 reviewer 的作者群体；ICLR 2026 中，大约 20% 的投稿没有 reciprocal reviewer。

今年的 Call for Papers 甚至专门给第一次投稿 ICLR 的作者写了一段提醒。

官方表示，更好的 AI 工具正在扩大研究者群体；Coding Assistant、理论研究进展、研究基础设施改善，以及机器学习向更多学科扩散，都在推动研究量快速增长。同时，组委会希望研究者把节省下来的时间投入到更完整、更有野心的研究项目中。

甚至连投稿前检查都开始 AI 化了。

9 月 10 日，ICLR 官方宣布和 Google 合作，向投稿者开放 Paper Assistant Tool，也就是 PAT。作者可以在正式投稿前把论文交给系统，获得自动化反馈。官方强调，这些反馈属于作者私有信息，也不会进入正式评审流程。

https://blog.iclr.cc/2026/09/10/making-googles-paper-assistant-tool-pat-available-to-iclr-submitters/

某种意义上，今年的 ICLR 本身就像一场大型 AI 科研生产力实验。

过去两年，大模型已经一路钻进论文生产链条。找选题、写代码、跑实验、润色论文、写 rebuttal，reviewer 那边也开始出现 AI 辅助审稿。

大家甚至纷纷吐槽 AI 闭环：AI 写论文，AI 审论文，作者再让 AI 写 rebuttal。

论文越来越多，审稿越来越卷，社区里关于「顶会越来越水」的吐槽自然也越来越多。

于是 6 万+ 一出来，大家开始集体给 ICLR 开药方。

有人建议，干脆取消 ICLR 2027，重新设计一套机制，把顶会原来的 prestige 找回来。

也有人给出了更具体的方案：每位作者最多投 3～4 篇；论文正文压缩到 3～4 页，让关键结果早点出现；代码、数据和中间结果随投稿公开，再交给 Agent 验证可复现性；最后，给 reviewer 真金白银或者真正有价值的学术 credit。

还有人补了一条：每篇投稿收 10 美元，而且不退。6 万篇算下来，就是 60 万美元。至少 reviewer 的咖啡钱，看起来有着落了。

你投稿今年 ICLR 了吗？对这场投稿大爆炸怎么看？

文章来自于"机器之心"，作者 "Ava"。