如何看待 NIPS 2018 submission达到近 5000 篇？
NIPS 2018 提交论文数量逼近 5000 篇，这个数字无疑是机器学习和人工智能领域一个令人瞩目的里程碑。它不仅仅是一个简单的数字增长，更是背后深刻趋势的体现，值得我们细细解读。
首先，5000 篇论文的提交量，这本身就代表着研究的蓬勃发展和参与度的空前高涨。 NIPS（现在 NeurIPS）一直是机器学习和人工智能领域最具影响力的会议之一。能够在这个顶尖会议上提交论文，本身就是对研究成果的一种认可和展示。提交数量的激增，直接说明了参与到这个领域进行研究和探索的人数、团队和机构的数量都在急剧增加。这背后可能的原因是：
人才储备的增长： 随着人工智能的火爆，越来越多的优秀人才，无论是从学术界还是工业界，都投身于这个领域。计算机科学、统计学、数学、甚至工程学、生物学等领域的毕业生和研究人员，都在积极学习和应用机器学习技术。
研究方向的拓展与深化： 机器学习的应用场景越来越广泛，从自动驾驶、自然语言处理、计算机视觉，到医疗健康、金融风控、科学研究等等。每一个细分领域都在催生出大量新的研究问题和解决方案。同时，理论研究也在不断深入，例如在深度学习的可解释性、鲁棒性、泛化能力等方面，都有大量的探索。
计算资源和工具的普及： 过去，进行复杂的机器学习研究可能需要昂贵的计算资源和专业的知识。但随着云计算的普及、GPU 性能的提升，以及 TensorFlow, PyTorch 等开源深度学习框架的成熟和易用，研究的门槛大大降低。这使得更多的研究者能够快速地搭建实验环境，验证自己的想法。
“AI 热”的驱动： 人工智能已经成为当前科技发展最热门的领域之一，吸引了大量的投资和关注。这种“热度”也反过来激励了更多的研究者投入其中，希望在这个浪潮中有所建树。
其次，如此庞大的提交量，也带来了新的挑战和讨论点：
审稿的压力与质量平衡： 提交论文数量的爆炸式增长，必然给审稿委员会带来巨大的压力。要在短时间内对近 5000 篇论文进行有效的评审，并保证评审的深度和质量，这是一个巨大的挑战。为了应对这种情况，会议通常会采用更精细的审稿流程，例如增加审稿人数量、引入“区域主席”（Area Chairs）来协调审稿，甚至采用更智能的辅助工具。但是，即使如此，也难以完全避免一些质量不高的论文被提交，或者一些优秀的研究可能因为审稿资源的限制而被低估。
论文的“稀释”效应： 当提交论文的数量非常庞大时，虽然总体上有更多的优秀研究脱颖而出，但同时也可能存在一些“跟风”或者“拼凑”的研究。如何在海量论文中准确地识别出真正有创新性、有深远影响的研究，对读者和会议组织者来说都是一个考验。
会议的“内卷”与接受率： 尽管提交数量高达近 5000 篇，但 NIPS 作为顶尖会议，其接受率仍然相对较低。这意味着大量的研究者在竞争为数不多的录用名额。这客观上造成了研究的“内卷”，促使研究者们不断追求更具新颖性和突破性的成果，但也可能导致一些有价值但不够“前沿”的研究被埋没。
研究成果的传播与交流： 即使被录用，如何在这样庞大的会议中有效地展示和交流自己的研究成果，也是一个问题。参会者如何在海量的论文和海报中找到自己感兴趣的内容，并与作者进行深入交流，需要策略和技巧。
最后，如何看待这个现象？我认为这是一个积极的信号，但我们也需要保持审慎的视角：
是领域进入“黄金时代”的标志： 5000 篇提交论文，足以说明机器学习和人工智能领域已经进入了一个前所未有的活跃时期。大量的投入、人才和研究方向都在汇聚，这为解决现实世界中的复杂问题带来了巨大的希望。
是创新活跃度的体现： 即使存在一些跟风的研究，但庞大的基数仍然意味着有大量的创新思想在涌现。这些研究为我们理解智能的本质、构建更强大的AI系统提供了宝贵的洞察。
需要关注研究的质量和可持续性： 面对海量论文，我们需要关注的不仅仅是数量，更是研究的质量、科学的严谨性以及研究成果的实际应用价值。过度追求“新”而不顾“实”，或者只关注技术本身而忽略其伦理和社会影响，都可能阻碍领域的健康发展。
是社区成熟的标志： 能够支撑如此大规模的学术交流，本身也说明了机器学习和人工智能研究社区的成熟和壮大。有了足够的研究者和足够的研究成果，才能形成这样有活力和影响力的学术盛会。
总而言之，NIPS 2018 提交论文数量的激增，是机器学习和人工智能领域快速发展、人才汇聚、研究繁荣的生动写照。它既带来了巨大的机遇，也伴随着挑战。如何在这个庞大的研究海洋中航行，挖掘出真正的价值，并引导领域朝着更健康、更可持续的方向发展，将是未来我们需要共同面对的课题。
首先，5000 篇论文的提交量，这本身就代表着研究的蓬勃发展和参与度的空前高涨。 NIPS（现在 NeurIPS）一直是机器学习和人工智能领域最具影响力的会议之一。能够在这个顶尖会议上提交论文，本身就是对研究成果的一种认可和展示。提交数量的激增，直接说明了参与到这个领域进行研究和探索的人数、团队和机构的数量都在急剧增加。这背后可能的原因是：
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研究方向的拓展与深化： 机器学习的应用场景越来越广泛，从自动驾驶、自然语言处理、计算机视觉，到医疗健康、金融风控、科学研究等等。每一个细分领域都在催生出大量新的研究问题和解决方案。同时，理论研究也在不断深入，例如在深度学习的可解释性、鲁棒性、泛化能力等方面，都有大量的探索。
计算资源和工具的普及： 过去，进行复杂的机器学习研究可能需要昂贵的计算资源和专业的知识。但随着云计算的普及、GPU 性能的提升，以及 TensorFlow, PyTorch 等开源深度学习框架的成熟和易用，研究的门槛大大降低。这使得更多的研究者能够快速地搭建实验环境，验证自己的想法。
“AI 热”的驱动： 人工智能已经成为当前科技发展最热门的领域之一，吸引了大量的投资和关注。这种“热度”也反过来激励了更多的研究者投入其中，希望在这个浪潮中有所建树。
其次，如此庞大的提交量，也带来了新的挑战和讨论点：
审稿的压力与质量平衡： 提交论文数量的爆炸式增长，必然给审稿委员会带来巨大的压力。要在短时间内对近 5000 篇论文进行有效的评审，并保证评审的深度和质量，这是一个巨大的挑战。为了应对这种情况，会议通常会采用更精细的审稿流程，例如增加审稿人数量、引入“区域主席”（Area Chairs）来协调审稿，甚至采用更智能的辅助工具。但是，即使如此，也难以完全避免一些质量不高的论文被提交，或者一些优秀的研究可能因为审稿资源的限制而被低估。
论文的“稀释”效应： 当提交论文的数量非常庞大时，虽然总体上有更多的优秀研究脱颖而出，但同时也可能存在一些“跟风”或者“拼凑”的研究。如何在海量论文中准确地识别出真正有创新性、有深远影响的研究，对读者和会议组织者来说都是一个考验。
会议的“内卷”与接受率： 尽管提交数量高达近 5000 篇，但 NIPS 作为顶尖会议，其接受率仍然相对较低。这意味着大量的研究者在竞争为数不多的录用名额。这客观上造成了研究的“内卷”，促使研究者们不断追求更具新颖性和突破性的成果，但也可能导致一些有价值但不够“前沿”的研究被埋没。
研究成果的传播与交流： 即使被录用，如何在这样庞大的会议中有效地展示和交流自己的研究成果，也是一个问题。参会者如何在海量的论文和海报中找到自己感兴趣的内容，并与作者进行深入交流，需要策略和技巧。
最后，如何看待这个现象？我认为这是一个积极的信号，但我们也需要保持审慎的视角：
是领域进入“黄金时代”的标志： 5000 篇提交论文，足以说明机器学习和人工智能领域已经进入了一个前所未有的活跃时期。大量的投入、人才和研究方向都在汇聚，这为解决现实世界中的复杂问题带来了巨大的希望。
是创新活跃度的体现： 即使存在一些跟风的研究，但庞大的基数仍然意味着有大量的创新思想在涌现。这些研究为我们理解智能的本质、构建更强大的AI系统提供了宝贵的洞察。
需要关注研究的质量和可持续性： 面对海量论文，我们需要关注的不仅仅是数量，更是研究的质量、科学的严谨性以及研究成果的实际应用价值。过度追求“新”而不顾“实”，或者只关注技术本身而忽略其伦理和社会影响，都可能阻碍领域的健康发展。
是社区成熟的标志： 能够支撑如此大规模的学术交流，本身也说明了机器学习和人工智能研究社区的成熟和壮大。有了足够的研究者和足够的研究成果，才能形成这样有活力和影响力的学术盛会。
总而言之，NIPS 2018 提交论文数量的激增，是机器学习和人工智能领域快速发展、人才汇聚、研究繁荣的生动写照。它既带来了巨大的机遇，也伴随着挑战。如何在这个庞大的研究海洋中航行，挖掘出真正的价值，并引导领域朝着更健康、更可持续的方向发展，将是未来我们需要共同面对的课题。
网友意见
这里再提供一个角度，那就是受会议deadline造成的影响，使得投NIPS的“机会成本”几乎为零。
这里的“机会成本”，就是你把一个论文提交了NIPS，而不能提交其他顶级会议。关键就是会议deadline和审稿时间是否有overlap。
目前几个深度学习、机器学习、数据挖掘相关的“顶级”会议的deadline大概是这样的：
IJCAI: 2月，ICML： 2月，ICCV/ECCV: 3月，KDD: 2月，AAAI: 9月，WWW: 10月，ICLR: 10月，CVPR: 11月
可以看出来什么么？5-6月份完全就是个空档啊，2-3月份据回来的paper，在9-10月份再提交之前有个时间段，不投NIPS还能投啥？至于不同会议的写作风格，修正一下论文写法至少可以试一下。反正就算NIPS不中，回来人工智能的投AAAI，图像的投CVPR，数据挖掘的投WWW，啥都不影响。
所以说，为什么ICML相比投稿数量要少很多呢？因为ICML附近还有IJCAI，ICCV/ECCV，KDD，被分流了。至于ICLR，除了分流原因，其他原因还有会议比较新，以及更重要的，CCF-A类还没有包括：）
从这个角度，我觉得其实要让NIPS灌水没那么多，减少主办方压力，有一个简单易行的调整方案，可以自动过滤一批水平相对不高的论文，就是把提交deadline换到2月或者9月，和IJCAI或者AAAI差不多。那自觉水平比NIPS还差一些的文章大概率会选择另外两个会而不是NIPS，毕竟中另两个会的还是相对容易一些。反正都是个CCF-A。
根据我的认知，好多文章就是去混意见的，本来可能也就是icip，icpr这个级别的文章，现在都跑去nips，cvpr，aaai上了，用某些phd的话说，反正投啥不是投，不如投个好的碰碰运气，没中又不交钱，还能骗审稿意见，再说某些灌水文章也能中，万一审稿人眼瞎让我的也中了呢。一本万利的做法，没辙。
结果icip，icpr这种盛会现在反倒收不到文章了，经常不断延迟deadline，文章都去哪了？当然都去投顶会了呗。
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