如何评价 NeurIPS 2021 的review，rebuttal 以及后续的接收情况?
NeurIPS 2021 的评审流程概述
在评价 NeurIPS 2021 的具体情况之前，先了解一下其通用的评审流程至关重要。通常，NeurIPS 的评审流程可以概括为以下几个阶段：
1. 投稿（Submission）： 研究人员提交完整的论文草稿。
2. 初审（Initial Review/MetaReview）： 由程序委员会（Program Committee, PC）成员或由他们指定的更资深的研究人员（通常称为 Senior Area Chairs 或 Area Chairs）对论文进行初步筛选，检查是否符合会议主题、是否有明显缺陷等。这个阶段可能很快，旨在剔除不合格的论文。
3. 同行评审（Peer Review）： 论文被分配给3到4位具有相关领域知识的审稿人（Reviewers）。审稿人会根据会议设定的标准（如新颖性、重要性、技术质量、实验充分性、清晰度等）对论文进行详细评估，并给出评分和评价。
4. 作者申诉（Author Rebuttal）： 作者有机会回应审稿人的评论和提出的问题。这是一个非常关键的环节，作者需要认真分析审稿人的反馈，解释误解，或提出改进计划。
5. 审稿人会议/讨论（Reviewer Discussion/Consensus）： 审稿人之间会就论文进行讨论，根据作者的申诉和彼此的意见，形成一个初步的共识。在这个阶段，Area Chairs（AC）扮演着重要的协调角色。
6. Area Chair 决策（Area Chair Decision）： AC 根据审稿人的评分、评论、作者申诉以及审稿人之间的讨论，对论文做出最终的推荐决策（接受、边缘接受、边缘拒绝、拒绝）。
7. 程序委员会主席/委员会决策（Program Chairs/Committee Decision）： 在少数情况下，PC 主席或更高级别的委员会会对 AC 的推荐进行最终审核，尤其是在存在争议或重要论文的情况下。
8. 通知结果（Notification）： 作者收到论文的最终结果。
NeurIPS 2021 的具体评价
NeurIPS 2021 的投稿量持续创纪录，这给整个评审流程带来了巨大的压力，也使得评审质量和论文接收率成为大家关注的焦点。
投稿量与接收率
投稿量： NeurIPS 2021 收到了超过 9000篇 论文的投稿。这是一个非常庞大的数字，反映了人工智能研究的蓬勃发展以及 NeurIPS 作为顶级会议的吸引力。
接收率： 最终的接收率为 25% 左右。这意味着平均下来，大约每4篇投稿中只有1篇能够被接收。这个比例相对较低，但与前几届（如NeurIPS 2020的20%）相比，略有提升。即使如此，25%的接收率仍然意味着大量的优秀工作会被拒。
评审质量
这是一个相对主观但至关重要的一点。对 NeurIPS 2021 评审质量的评价，可以从以下几个维度来看：
优点：
努力与公正： 绝大多数审稿人和 Area Chairs 都非常努力地工作，以负责任的态度对待每一篇论文。在如此巨大的压力下，他们付出了大量的时间和精力。
专业性： 许多审稿人对领域有深入的理解，能够提出有建设性的意见，指出论文的优点和不足。
透明度（相对）： 相较于一些封闭的评审流程，NeurIPS 提供了作者申诉的机会，并在一定程度上允许审稿人之间进行公开讨论，这增加了流程的透明度。
对新颖性的关注： NeurIPS 作为一个前沿会议，通常会重视论文的理论新颖性和方法创新性。
不足与挑战：
审稿人过载： 每个审稿人平均需要评审的论文数量仍然很高（可能达到1020篇，甚至更多）。这直接影响了审稿的深度和细致程度。
评审同质化与“跟风”现象： 在某些热门领域，可能会出现审稿意见趋于一致，或者过度强调某些“流行”的论点和评估指标，而忽视了其他方面的创新。
对新手审稿人的挑战： 对于经验较少的审稿人，在高强度和高压力的环境下，准确评估论文的价值可能更具挑战性。
审稿人水平差异： 虽然整体水平很高，但审稿人的专业背景和评估能力仍然存在差异，有时会导致评价标准不一致。
理解的偏差： 审稿人可能无法完全理解作者的意图或方法，尤其是在作者的写作不够清晰、或者论文涉及非常前沿但尚未广泛接受的思想时。
对大规模实验或计算资源的依赖： 一些审稿人可能倾向于更看重论文的实验结果规模，这可能对那些无法负担大规模计算资源的研究者不利。
作者申诉（Rebuttal）的效果
作者申诉是整个评审过程中至关重要的一环，尤其是在面对负面评价时。
重要性： 申诉阶段是作者“翻盘”的唯一机会。一个精心准备、有理有据的申诉可以有效地纠正审稿人的误解，打消他们的疑虑，甚至扭转评价。
成功率： 申诉的效果很大程度上取决于：
申诉内容的质量： 是否清晰、有逻辑地回应了审稿人的每一个关键问题。是否能提供新的证据或解释来支持自己的论点。
审稿人的开放性： 有些审稿人愿意接受作者的解释并修改评分，而有些则可能固执己见。
Area Chair 的权衡： AC 在最终决策时会考虑作者申诉的回应以及审稿人之间的讨论。一个有说服力的申诉可以影响 AC 的判断。
挑战：
时间限制： 申诉时间通常非常短（例如47天），作者需要在短时间内消化大量审稿意见并撰写回应。
沟通成本： 审稿人与作者之间是异步沟通，很难进行深入的交互式讨论来澄清复杂的问题。
修改的限制： 通常不允许在申诉阶段大幅度修改论文，只能进行小的澄清或补充。
审稿人对申诉的态度： 有时审稿人可能不会认真阅读申诉，或者对申诉持怀疑态度。
后续接收情况的感受与观察
“高压锅”效应： 投稿量的爆炸式增长使得 NeurIPS 的评审环境越来越像一个“高压锅”。研究人员不仅要提出有创新性的工作，还要在有限的时间内以最清晰的方式呈现出来，并通过一个极具竞争力的评审过程。
对论文质量的要求提高： 接收率的下降意味着论文的质量要求在不断提高。不仅仅是思路新颖，还需要有扎实的理论基础、严谨的实验验证和清晰的表述。
“边缘”论文的命运： 大量介于“接受”和“拒绝”之间的论文（即“边缘”论文）的命运往往取决于细微的差异，如某个审稿人评分的高低、作者申诉的说服力，或者 AC 的主观判断。
社区的反馈：NeurIPS 官方也一直在尝试改进评审流程，例如引入更多同行评审者、优化分配算法、加强审稿人培训等。社区成员也会积极提供反馈，共同推动流程的优化。
对研究方向的影响： 高竞争的接收率也可能在一定程度上影响研究方向的选择，一些研究者可能会倾向于那些被认为是“热门”或更容易获得好评的方向。
总结
NeurIPS 2021 的评审、申诉和接收情况，总的来说是 高投稿量、高竞争性、审稿压力大 的特点。
评审过程： 尽管面临巨大压力，但评审者整体上尽职尽责，专业性较高，努力保证评审的质量和公正性。然而，审稿人过载和潜在的评估差异仍然是存在的挑战。
申诉阶段： 是作者与评审者之间重要的沟通桥梁，一个精心准备的申诉是扭转局面的关键，但其效果受多种因素影响。
接收情况： 25%左右的接收率意味着绝大多数投稿会被拒，对研究者来说既是挑战也是激励。成功接收一篇 NeurIPS 论文是对研究工作的重要认可。
总而言之，在 NeurIPS 这样的顶级会议上发表论文，需要研究者在选题、方法、实验设计、论文写作以及对评审反馈的响应等方面都做到极致。对评审流程的理解和积极参与，尤其是优化申诉策略，对于提高论文被接收的概率至关重要。同时，会议组织方也在不断探索如何在大规模投稿面前维持和提升评审的质量。
网友意见
先说基本情况吧。我同时是author和reviewer的角色，而我看了眼投稿+审稿文章的分数，感觉以NeurIPS的规律，没有任何一篇能上岸。此外，在我审稿的文章中，我给的分数一般略微高于平均分。
以上是背景，下面来谈谈我的观点。这个答案就没有很强的逻辑性，所以我想到什么说什么，可能会比较零碎。
首先，我想请同时承担author和reviewer任务的同行们想想，大家是不是经常有这样的感觉：我的文章被拒了很冤（reviewer根本没看懂），但是我拒掉别人的文章却一点儿没冤枉别人（这些文章这么烂，就不该中）？如果是，有没有觉得这是某种悖论？
也许很多人（包括曾经的我）都有这样的疑问：某某某文章那么烂也能中，我的文章比它不知道要好多少！然而概率论告诉我们，随机采样的时候，确实会出现一些outliers，这也是无法避免的。所以，你的文章比某些中稿的文章好，并不代表你就应该中稿。话说回来，你也不清楚别的文章，是否有台面下因素——个人感觉，自从引入了bidding机制，中文章似乎变得更难了。
NeurIPS在2014年的时候做过一次实验，将某些随机挑选的文章分配给两组AC和reviewer，独立评判它们的成绩。结果发现，相当一部分的文章，两次评判的结果是不一致的。这也就说明审稿的随机性很大——这一点，我认为没有任何办法能够解决。今年NeurIPS重启这个实验，不知道最后的数据是不是会更随机一些。
造成随机的原因有很多。其中最本质的一点，是AI领域的发展限于停滞。深度学习爆发已经整整十年了，差不多走完了它最辉煌的生命周期，而下一次爆发何时会出现，没有人能说清楚。大量聪明的头脑挤入一个陷入瓶颈的领域，人人都希望发文章；但事实上，每年值得被记住的文章，两只手就能数过来。那么除了这些确实有长远意义的工作，每年那么多的投稿，难道都要拒掉吗？
于是就只能依靠各种会议去半随机地挑选一些不太差的文章。这种机制看起来很扯淡，但就像高考一样，你没有更好的办法，甚至也离不开它。唯一走出困境的方法，就是找到下一个突破点，但这又谈何容易？现实点说，不少人通过密集投稿的方式来攒文章，从统计学意义上说，这对个人是有益的，但是对集体是有害的。正是因为投稿量的上升，导致了审稿质量下降，随机性增加，然后进入恶性循环。但是人性就是这样，不投白不投，谁会放弃这些机会呢？
还有不少人说的reviewer群体的质量逐渐下降，我表示谨慎赞成。有几个因素：需要大量的reviewer导致门槛降低；reviewer工作量加大导致审稿时间缩短；此外就是严重的审美疲劳。
有趣的是，最近几年我特别留意了下自己的投稿，发现我自己亲手写的文章，往往比起学生们写的文章，分数要更低一些。而被reviewer批评的点，大概就是“你说的某个观点不太对”：举个例子，这次我有篇文章里写了一句“当前基于标签的深度学习方法似乎快要饱和了”，然后一个reviewer就说这句话不对，因为“物体检测的AP每年还能提升几个百分点”。
至于rebuttal，现在看来作用是越来越小了。事实上，许多reviewer在审稿意见里写的缺点，根本就不是他们拒稿的主要理由。这一点，我自己作为reviewer，也经常有这样的感觉：其实我看到文章后1-2分钟，就已经定下了基本的基调——在后续的阅读过程中，我的观点可能会有所改变，不过这个概率应该不超过20%。然后，我就需要组织各种观点来佐证reject，这其实是个很无趣的过程。对于很多问题，我其实很清楚，即使他们回答好了这个问题，我也根本不会改变自己的观点。但是我又能怎么办呢？
所以我也挺能理解一些reviewer的：他们就是不喜欢我的工作，仅此而已。你花了7天时间跑实验，仔细斟酌每一个单词的用法，但是他们大抵就是扫一眼，然后敲下“我坚持我原本的分数”。
发了这么些牢骚，最后我想说，这个社区总体来说公平的。真正solid的工作，终究会引起大家的关注。所以要调整好自己的心态：如果就是想混个文章，那么被拒了没什么，再投就是；如果想做出有影响力的工作，就不应该纠结于一两次的拒稿，好好想想自己的文章是否到了非接收不可的程度。不管怎么说，心态最重要。
虽然我只回答了NeurIPS 2021的问题，不过我想，在AI下一次爆发出现前，把这个评论搬到任何一次会议的审稿上，都没什么毛病吧。
这次有三个投稿，分数均是borderline。
一直都是NeurIPS，ICML，ICLR还有一些CV会的reviewer。今年被分了7篇paper。今年审下来，感觉ICML还好点，NeurIPS的ML领域受到了其他行业研究者的严重冲击。总的来说，就是大家没那么关注idea的novelty了，也不关心theory是否solid。我的submission和审的submission，90%的审稿人全部都在关注performance，而且对performance的要求也变得特别高。
这么说并不是代表，ML的论文就不该有非常出色的performance。只是从研究者的角度（仅代表我个人），一个community的发展，需要一些方向性的论文，需要一些新的idea，也许它的表现不是那么突出，但是可以给整个community带来活力，带来指导。这样整个community才可以持续发展下去。
另外，对于格外关注performance的部分审稿人，你知道什么叫做公平对比吗？某个方法基于前人的4.5个方法缝合了下，达到了惊人的performance，这种方法从novelty角度毫无贡献，但却频繁地被一些审稿人拿来说事，要求做对比。这样的折磨，只会让大家都转变为“搭积木式”发论文吧，对整个行业的发展有巨大的阻碍。什么时候针对一个topic，投上去的论文，全部强调“搭积木式”的performance了，劣币驱逐良币，也就不会有太多有用的知识被引入这个topic了。
碰到一个sb审稿人，刚开始给5，唯一的问题就是实验可以更全面：1.更大的数据集2.其他任务。md，我tmd做的对抗训练，一般都不在imagent上面做，好我去做。其他任务，让我把对抗训练迁移到目标检测，这尼玛不是傻逼吗，迁移过去就是一篇新的工作，目前对抗训练就检测上面就只有百度那篇，还没有开源，正式的框架都没有，这特么的不是搞人心态吗？七天时间我学习检测的框架之后改到能攻击之后来进行对抗训练。重点来了，我把他要求的实验都给做了，他尼玛2号这天什么话都不说直接给我降到3分。我？？？你tmd要是不喜欢这篇文章一开始直接拒绝就是，最后一天来恶心人是不是md，还有搞对抗的同行能不能不要这么敌视同行的工作，现在对抗防御收录量有多少？这样玩下去对抗整个领域都烂掉。已经给ac写信并公开怼那个审稿人，如果最后没有如何说法，我想我以后再也不会投nips，也会离开对抗这个领域。
更新：最后文章中了个poster，最低的5分就是下面挂的那个人，最后也没看rebuttal。
其实我说的是这篇 CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers (https://arxiv.org/pdf/2105.13290). 根据任意文本生成图片，效果在COCO生成上取得sota的效果。口说无凭，这里是demo网站
大家可以去玩一下（这个其实是新的内测版的，效果好一些；文章的老网站没有上文章里提到的超分辨率）。输入文本最后加上“，高清摄影”可以基本防止生成水印。
其实好几个reviewer打低分的原因是openai有一篇arxiv的叫DALL-E的文章，做了类似的事情；我们事实上是独立开始的，但是arxiv确实晚一点。真正写出来的无厘头的理由可能就是在找借口而已。
但是关键是……我们早已经预料到这个事情了啊，所以文章里基本上全都是和DALL-E的比较，贡献点也写的都是more than DALL-E的，可惜审稿人只有一个人真正读完了introduction，四个里面有三个可能就只看了标题、图和结果表格。
还好meta-review比较给力，直接说“你们（审稿人）说跟DALL-E比没有贡献，我觉得很多啊，例如12345……所以应该中”，也算是比较宽慰了。我觉得对于其他任务比较简单有用的是，我们中间用了一个Sandwich-LN的新的transformer层结构是比较关键的，对于异构数据上训练Transformer的不稳定问题有奇效，这个其他人在自己任务上用了挺显著还专门告诉我哈哈。
这个文章其实还特别波折，之前那个喷中文模型的中间改了分，可能是讨论的时候get到了什么？总之知道回头的reviewer就是好的不说他了…然后最后还有一个emergency ethics review说我们没讨论fairness的问题，要人种性别均衡等等，还有可能用来炮制假新闻（这个文章讨论了，确实）或者监控别人（？？？）……吓了我一跳但幸好没有影响结果。
另外我完全没有收到任何通知邮件，只能从网站上看，有人是相同情况吗？
//-------------------------------原回复--------------------------------------
搞了这么多年科研，真的是感觉傻逼reviewer越来越多，渐渐从少数变成多数，唉。
也不缺这篇文章，但是非常满意的工作被俩审稿人啥也不说，一共一句“我觉得没有contribution”就干掉了。
还质疑说不应该训练模型中文，劳资给中国人用你管得着吗？
真的感觉投稿一年比一年挣扎，组里得分随着年级增大而降低，最牛逼的师兄甚至还得了个1分（虽然也有7）。怀疑是不是现在的reviewer都是本科生，跟自己有代沟了。
空口无凭，直接挂一个给5分的吧，相关内容隐去了。这人说他审了8个小时就这？？？辛苦大半年，机时费都烧了上百万就这？？？无语。。。那个4分的更加气人不想看先不挂了。
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