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ICML 2026 審稿人忽略反駁確認
ICML 2026 作者投訴審稿人未在截止日期後確認反駁，其中一位標記問題已解決但未提高分數。反駁後分數從 3/3/3 變為 4/3/3。AC 機密訊息無回應，引發錄取機會疑慮。
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ICML 反駁：無後續問題怎麼辦？
研究者提交至 ICML 2026，獲得略高於平均評分。四位審稿人中有三位提及後續問題，但尚未提出。反駁階段剩不到 48 小時，尋求緊急建議。
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ICML 駁斥：反擊新穎性稻草人論點
研究者尋求建議，駁斥 ICML 審稿人認為方法缺乏新穎性的論點。儘管透過在新領域的意外新穎組合超越基準，但審稿人駁斥此點。方法包含審稿人忽略的新穎元件。
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駁斥階段額外實驗常損害機器學習論文
機器學習會議審稿人在駁斥階段常要求5-10個額外實驗，即使論文已獲接受。這些「假設」測試常在時間壓力下適得其反。作者與審稿人呼籲區分核心主張支持與純粹好奇。
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機器學習研究員抨擊 CVPR 拒稿偏見
資源有限的研究員使用 500M 模型超越基準，但因缺乏大規模比較遭 CVPR 拒稿。審稿人要求不合理的 14 倍更大模型評估及不適合資料集。強調機器學習領域轉向資源競賽而非創新想法。
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OpenReview 評論消失，引發審查透明度疑慮
一名研究者表示，在評審意見公開後，OpenReview 頁面上 Area Chair 的總結評論及作者回覆一併消失。該貼文質疑這是否屬於正常的審查行為或刻意刪除，但目前沒有確認原因。
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審稿人應對已解決的疑慮提高評分
一則 Reddit 討論認為，當 rebuttal 直接回應審稿中列出的疑慮時，NeurIPS 審稿人應該提高評分。發文者批評審稿人明確認可問題已解決，卻因個人偏好仍維持低分。
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IJCAI 2026 反駁階段討論串
r/MachineLearning 子版塊新增一篇關於 IJCAI 2026 反駁階段的討論串。第一階段後約 70% 論文仍在審查中。社群向所有參與者致上祝賀。
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ICML 匿名 Git 儲存庫用於反駁可行？
審稿人注意到 ICML 論文使用如 anonymous.4open.science 的匿名 git 儲存庫補充反駁。發文者尋求政策確認後提交圖表。
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ICML 審稿人虛構效能較差說法
ICML 反駁確認中，一位審稿人虛構了方法在某些超參數設定下表現不如基準的說法。論文提供了全面的超參數比較，駁斥此說法。作者尋求處理此問題的建議。