reddit热议:没关系没背景,我还能发顶会论文吗?

百家 作者:新智元 2020-09-05 11:30:21 阅读:542



  新智元报道  

来源:reddit

编辑:白峰、QJP

【新智元导读】前不久刚结束投稿的NeurIPS,评审意见引起了不小的争议。像NeurIPS这样的顶会,要具备哪些条件,论文才能被接收?有网友表示,AI圈纷纷开始「抱团取暖」的大背景下,有个大牛导师很有必要。

 

这年头搞一篇顶会论文太难了。
 
前不久刚结束投稿的NeurIPS,也是几家欢喜几家愁。
 
有些没怎么用心写的居然中了,辛辛苦苦大半年,一夜回到解放前的也不在少数。
 

人少活多,顶会论文审核遭吐槽

有网友吐槽,有个审稿人只给了他一分,而另外三个评审意见都说很好,谢天谢地NeurIPS有4个审稿人,平均一下还是过了。
               
今年,NeurIPS 的论文投稿量增加了38%,总共收到将近 10000 篇提交论文 。这么多论文审不过来怎么办,NeurIPS官方提出了一些解决办法。
 
一是提前拒稿:领域主席可以建议哪些论文会提前拒绝。
 
二是作者也要审稿:在需要时,论文作者或联合作者都需要同意审稿。
 
从提交论文的作者中征聘审稿人制度,导致7800名审稿人中有2400人同时也是作者。
 
人少活多,有纰漏再所难免,但也真有想浑水摸鱼的。一个投稿人就吐槽说,很多论文都是这样的:
 
我们算法很牛,这有一些图表。如果想知道我们的算法为什么能够工作,看我们40页的附录就行」。
 
还真有网友找到了实例,一篇arxiv上的论文(投稿NeurIPS),只有8页是正文,有76页都是参考!
              
如果被拒能够rebuttal成功还好,但是通常情况下,翻盘的概率很小,除非评审意见有明显的错误。
 
那如何才能投中一篇顶会论文呢?
 

没关系没背景,我还有必要继续投稿吗?

有网友看着周围一个个同学都杯具了,就犯起嘀咕,「我想发个顶会论文,但是没钱没关系,也不是名校大厂的人,我还有努力的必要吗?」
               

「同学,坚持住,希望大大滴」!有网友谈到自己的经历,2017年时投了一篇NIPS,被审稿人认为「太弱鸡」没能中。
 
他并没有放弃,而是找来另一个同学继续做实验改进,有了进展之后又投了2018年的ICLR,竟然中了!他俩虽然都在机器学习类的实验室待过,但从未得到过任何行业大佬的指导。
          
也有人认为,不属于任何大公司或学校也好,不然,你的研究成果都是属于单位的。
        

我不想找大公司或者知名研究所,但我也想在所属单位一栏填个「唬人」的名字,怎么办?这不,有网友支招了,你可以花50美元注册一个自己的公司,比如「BD神经科学研究所」,完美!
              
不过,在大公司有个好处,就是可以省钱,公司可以帮你掏注册费、酒店食宿什么的,即使中了顶会,没人给报销的话,1500美元也是一笔不小的开销。
              
有实力,可以硬刚一下,但是实力一般的话,还得想点别的办法。
 

AI圈抱团取暖成趋势,「双非」发论文太难了

没有大公司背景,有个好导师也不错。
                
知乎网友的评论一语道破天机,在现在这个顶会论文都是神仙打架的年代,拼完了实力还要得拼导师的关系。
 
学生的第一作者,导师的通讯作者,学生毕业放心,导师升职加薪,这样的搭配谁不爱。
              cvpr接收论文组织排名清华、谷歌、上交大分列前三
 
从今年的CVPR论文作者所属机构的分布图可以看出,清华以340位作者高居榜首,前十个机构国内外名校占据了8席。
 
现在的会议投稿量每年都在激增,可审稿人平时也有日常工作要做,像HR筛掉非985/211的简历一样,看你既不是名校出身,导师也没啥名气,那你的论文很可能就成为了别人的工作量,大概率会被筛掉
 
这么做也许会有偏差,但样本量足够多的情况下保证了统计结果的不变性。

         


这几年投资圈流行「抱团取暖」,这个词在学术圈也同样适用。
 
学术圈尤其是AI的学术圈,「马太效应」越来越显著,导师越牛,生源越好,发论文实力越强,形成了一个不断强化的正循环。
 
目前各大顶会已经被各种AI大佬占据,如果没有个带队的大牛导师,很难投中
 
同时,各大会议的投稿是越来越多,如前面所说,很多普通学生的投稿都成了别人的工作量,稿件的筛选标准也成了看「背景」,包括研究背景、导师背景、单位背景等。
 
除了软实力的优势,硬件资源也是一个重要的因素。
 
随着深度学习模型的快速发展,尤其是NLP方向预训练模型,动辄数十万美金的训练费用,普通高校的学生很难凭借自己来获得优质的计算资源,而好的导师往往拥有充足的科研经费,与大企业的合作也更加密切,强大的算力资源也成为发表顶会论文的一个必备条件。
 
前段时间有个新闻,前旷视研究院南京负责人魏秀参任职南京理工大学教授,有网友就指出,在旷视任职期间,得益于公司强大的计算资源,魏秀参产出了大量顶会论文,成为入职南理工的重要资本。
 
有网友建议,如果接触不到这些资源,可以尝试做个小众方向,也许还有一线生机。
 
那AI圈,哪些导师的知名度比较高呢?
 
  • 清华大学:孙茂松

  • 北京大学:张志华

  • 中科院软件所:韩先培

  • 上海交大:张伟楠

  • 南京大学:周志华

  • 哈工大:刘挺,车万翔

  • 香港中文大学:汤晓鸥

  • 香港科技大学:杨强


如果你正好在这些组,赶紧抓住机会,趁年轻,多做一些研究,多中几篇顶会论文!

参考链接:
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ik3kvg/d_are_there_any_examples_of_people_without/


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