刚刚，图灵奖得主Yann LeCun在推特发布了一条动态：「投了3篇，拒了3篇……如果从推文统计的话，ICML今年应该拒绝了每一篇论文。」
是的，ICML 2022的审稿结果，已经在这几天通过邮件发送给各位作者。
这届ICML共收到5630篇提交，其中1117篇被接收为短论文，118篇被接收为长论文，接收率为21.9%，与上一年的接收率（21.5%）基本持平。根据以往的经验，很多论文被接收的作者会在社交媒体平台公开介绍自己的研究。但在今年，被拒稿作者的发言似乎比往年更多，也更「激烈」：
「自豪地宣布……我在今年ICML的接收率为NaN（Not a Number）。」
「所有的ICML投稿都被拒了！」
「从我的信息流推送里，只看到了ICML的拒稿，没看到接收。」
「祝大家ICML拒稿日快乐……」看完各种吐槽，有人心中产生了一些疑问：到底有论文被ICML 2022接收吗？
ICML 2022的新审稿机制
这些年，各大著名人工智能会议提交的论文数量出现了大幅度增长。鉴于这种大型会议的规模和紧迫的时间安排，ICML程序委员会也做出了相对调整：引入两阶段评审（two-phase reviewing）。这一机制将评审过程分为两个阶段，初衷是更好地分配审稿人资源并提供高质量的 review。大致而言，对于一篇投稿，最初只分配两个 review，而不是分配三个 review。如果这两个 review 一致认为一篇论文应该被拒稿，那么它就不会得到进一步的 review。审稿的第二阶段是为剩下的论文分配两个额外的 review。也就是说，这次ICML的审稿意见不再具体包含分数，但第一阶段审稿结束后，会有一个最终结论决定这篇投稿还能否进入第二阶段评审。
在投稿人收到的邮件里，ICML组委会这样说道：
审稿过程包括两个阶段，我们努力实现尽可能公平和彻底的决策过程。这些决定由高级元审稿人和程序主席在审稿人讨论中审议，并在多个层面进行各种检查。在困难的情况下，也征求了更多的评价。
但这种审稿制度并没有得到太多投稿人的认可，因为大家收到了各种「神奇」的审稿意见：「写的很好，也容易理解。理论分析扎实、合理，给出了一个有趣而清晰的方法……这篇论文解决了一个有趣的问题……但有些不足以被接收。」
「虽然我的一些论文被接收了，但我最喜欢的那篇投稿被拒了。为什么作者要为低水平审稿付出代价？太荒谬了……」
「不会再向ICML投稿了」
对于这次的ICML审稿结果，UC伯克利教授马毅也连续发布了几条动态吐槽：
ICML的元审稿是很随意的！在rebuttal中，我们完全按照审稿人的要求做了，但AC拒稿了而且表示『不确定这个在短时间内进行的新实验是否准确地完成了』。如果根本不信任rebuttal，那为什么要有这个环节呢？
「没有审稿人的分数，ICML 的审稿过程就变成了 AC 操纵的黑箱。至少深度网络是具有可量化输出的黑箱。ICML 审查过程已成为一个没有可量化输出的黑箱。我不会容忍这样的程序。」
「鉴于我去年在 ICML 的经历——那篇被四位审稿人一致接收但最终被 AC 拒绝且没有任何具体证据的论文，再加上今年的经历，我想我以后不会再向 ICML 提交任何论文了。」
马毅教授提到的「去年经历」也曾引发热议：论文《ReduNet：A White-box Deep Network from the Principle of Maxinizing Rate Reduction》得到了ICML2021四位审稿人的一致接收，但是AC认为「这篇论文尚不能解释目前深度神经网络的所有tricks」，因此决定拒稿。后来，这篇文章被JMLR接收。
当时，马毅教授也向ICML组委会建议将论文评审转移到openreview，这也是很多研究者的心声：
有研究者表示，相比之下，自己更喜欢「透明且负责」的ICLR会议：
