目錄
3. 結論
首頁 科技週邊 人工智慧 頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制

頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制

Apr 07, 2023 pm 03:03 PM
模型 論文

近年來,人工智慧領域對於大型電腦會議審查機制的批評與日俱增,這一切背後的矛盾源於論文作者、會議主辦單位和審查者三方並不一致的利益:

  • 論文作者希望他們的論文被會議接收;
  • #會議主辦單位希望接收更多的優質論文以提高會議的聲譽(會議品質);
  • 審查者則希望避免過多的審稿工作量(審稿壓力)。

因此,如何在論文數量大幅增加的大環境下權衡會議品質和審查壓力是達到三方利益均衡的核心問題。去年,來自人工智慧領域的學者針對如何改善會議審查和決策機制這一問題提出了眾多看法和建議,這些想法被匯總為 23 頁的Google文件。其中一個想法十分有趣並且得到了多人認同:


頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制

文件連結:https: //docs.google.com/document/d/1j7Mn2ZkquSzWJ_EzxdXBP3z_JQtrSeUa-CQ0gotAuYw/mobilebasic

這個想法源自於這樣一個反直覺的現象,稱之為重投的現象,稱之為重投的現象,稱之為重投的現象,稱之為重投悖論(resubmission paradox):

每年有大量論文會被拒收(人工智慧頂會例如NeurIPS 接收率常年低於30%),其中大部分論文會在僅有微調甚至完全沒有改動的情況下參與重投,最終總會被同一會議或同級的會議接收。既然大部分論文終究會被接收,那為什麼不降低論文的接收門檻使得更多論文在經過更少次數的重投後就可以被接收?這樣就可以避免同一篇論文被審查者反覆閱讀進而降低審查壓力。


頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制

儘管這個想法看起來很合理,本文作者提出用賽局理論模型描述作者和會議之間的互動,並對這個想法給出了否定的回答,研究論文已被Economics and Computation (2022) 接收。在這個模型下,本文了討論不同的審查和決策機制在權衡會議品質和審查壓力中的表現,例如以下問題:

  • ##如何確定最優的接收門檻?
  • 是否應該增加一篇論文的審查人數?
  • 提升審稿品質有什麼好處?
  • 是否應該作者同時提供論文的以往審查意見?

論文連結:https://arxiv.org/pdf/2303.09020v1.pdf

1. 模型概述

本文將作者向學術會議提交論文並審查的過程建模為重複博弈,具體流程如下:

首先,每個作者都有一篇論文準備提交。在每一輪投稿中,作者進行二選一決策:將論文提交到頂會還是 sure bet(例如聲望較低的二類會議)。提交到頂會和sure bet 的結果取決於審查機制和論文品質:

  • 頂會有一定機率接收論文,一旦接收,作者會獲得較大的收益;
  • sure bet 保證論文一定接收,但帶來的利益較小。

其中,頂會的決策完全取決於審稿人的評審意見, 例如設定一個接收閾值,當且僅當平均審查分數高於閾值時接收該論文,而作者的收益隨著重投次數指數折減。

頂會承諾一個審查/ 決策機制,作者針對該機製做出最佳策略;而頂會則需要在考慮作者最佳回應策略的前提下,設計出能權衡會議品質和審稿壓力的最優機制。


頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制

2. 主要結論

利用上述建模方法,本文得到一些重要結論,包括:

1)作者的最優策略

#在一個簡化的模型中(更複雜的模型詳見原文),本文做出如下假設:作者知道其論文的真實質量,會議的決策是無記憶的(每輪審查的決策僅取決於該輪審稿人的意見),並且作者有無窮次重投機會。在這種情況下,作者存在一個閾值最優策略:

  • 如果論文品質高於閾值,作者將選擇投稿頂會,並且無論經歷多少次拒稿,作者都會選擇重投,直到中稿;
  • 如果論文品質低於閾值,作者將立即選擇sure bet。

通常作者的提交閾值 Θ 低於會議的接收閾值 τ,如下圖所示。


頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制

以上結論可以用來解釋重投悖論:為什麼接收更多論文不能從本質上降低審稿壓力?這是因為降低會議的接收閾值 τ 會同時降低作者的提交閾值 Θ,進而吸引更多低品質論文的提交。如下圖所示,如果接收門檻降低,一部分從前選擇投稿二類會議的論文(紫色區域)如今選擇投稿頂會。

2)會議品質與審查壓力

#頂會的審查/決策機制需要權衡會議質量和審稿壓力,二者不可兼得。

  • 會議品質= 所有被接收論文的品質總和
  • 審查壓力= 一篇論文從投稿到最終被接收被審查次數的期望值

改變接收門檻會同時改變會議品質和審查壓力(如下圖)。


頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制

圖為會議品質(縱座標)和審查壓力(橫座標)關於接收閾值的變化曲線,σ 為審稿人噪音的標準差。

以下三種情況可以得到會議品質和審查壓力之間更優的權衡(達到相同的會議品質只需更小的審查壓力):

  • 更好的審查品質——— 審查者噪音更低;
  • 更低的頂會聲譽——— 相比sure bet,頂會帶來的效益更低;
  • 更短見的作者——— 作者收益在多輪重投下有更大的減減。

3. 結論

本文旨在呼籲學術會議改進審查和決策機制時應考慮不同機制對論文作者帶來的激勵,更多有趣的結論詳見論文原文,例如論文接收率主要受什麼因素影響?作者在不能準確知道自己論文品質的情況下的最優策略是什麼?要求作者提供論文的以往審查意見對會議有什麼樣的影響?

當然,本文的理論模型在不同層面上有許多限制:例如本文沒有考慮審稿壓力對審查品質的負回饋效應,以及會議品質對作者收益的正回饋效應,並且認為論文品質不會在拒稿過程中提高等等。對於會議同儕審查系統的討論和改進不會止步於此,從博弈的角度理解會議審稿機制尤為重要,歡迎有興趣的讀者查看論文原文或致信文章作者,以討論更多研究細節。

以上是頂會是否應該降低接收門檻?用博弈論探討最優審稿和決策機制的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

<🎜>:泡泡膠模擬器無窮大 - 如何獲取和使用皇家鑰匙
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
北端:融合系統,解釋
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora:巫婆樹的耳語 - 如何解鎖抓鉤
3 週前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

熱門話題

Java教學
1664
14
CakePHP 教程
1423
52
Laravel 教程
1321
25
PHP教程
1269
29
C# 教程
1249
24
全球最強開源 MoE 模型來了,中文能力比肩 GPT-4,價格僅 GPT-4-Turbo 的近百分之一 全球最強開源 MoE 模型來了,中文能力比肩 GPT-4,價格僅 GPT-4-Turbo 的近百分之一 May 07, 2024 pm 04:13 PM

想像一下,一個人工智慧模型,不僅擁有超越傳統運算的能力,還能以更低的成本實現更有效率的效能。這不是科幻,DeepSeek-V2[1],全球最強開源MoE模型來了。 DeepSeek-V2是一個強大的專家混合(MoE)語言模型,具有訓練經濟、推理高效的特點。它由236B個參數組成,其中21B個參數用於啟動每個標記。與DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2效能更強,同時節省了42.5%的訓練成本,減少了93.3%的KV緩存,最大生成吞吐量提高到5.76倍。 DeepSeek是一家探索通用人工智

Google狂喜:JAX性能超越Pytorch、TensorFlow!或成GPU推理訓練最快選擇 Google狂喜:JAX性能超越Pytorch、TensorFlow!或成GPU推理訓練最快選擇 Apr 01, 2024 pm 07:46 PM

谷歌力推的JAX在最近的基準測試中表現已經超過Pytorch和TensorFlow,7項指標排名第一。而且測試並不是JAX性能表現最好的TPU上完成的。雖然現在在開發者中,Pytorch依然比Tensorflow更受歡迎。但未來,也許有更多的大型模型會基於JAX平台進行訓練和運行。模型最近,Keras團隊為三個後端(TensorFlow、JAX、PyTorch)與原生PyTorch實作以及搭配TensorFlow的Keras2進行了基準測試。首先,他們為生成式和非生成式人工智慧任務選擇了一組主流

AI顛覆數學研究!菲爾茲獎得主、華裔數學家領銜11篇頂刊論文|陶哲軒轉贊 AI顛覆數學研究!菲爾茲獎得主、華裔數學家領銜11篇頂刊論文|陶哲軒轉贊 Apr 09, 2024 am 11:52 AM

AI,的確正在改變數學。最近,一直十分關注這個議題的陶哲軒,轉發了最近一期的《美國數學學會通報》(BulletinoftheAmericanMathematicalSociety)。圍繞著「機器會改變數學嗎?」這個話題,許多數學家發表了自己的觀點,全程火花四射,內容硬核,精彩紛呈。作者陣容強大,包括菲爾茲獎得主AkshayVenkatesh、華裔數學家鄭樂雋、紐大電腦科學家ErnestDavis等多位業界知名學者。 AI的世界已經發生了天翻地覆的變化,要知道,其中許多文章是在一年前提交的,而在這一

替代MLP的KAN,被開源專案擴展到卷積了 替代MLP的KAN,被開源專案擴展到卷積了 Jun 01, 2024 pm 10:03 PM

本月初,來自MIT等機構的研究者提出了一種非常有潛力的MLP替代方法—KAN。 KAN在準確性和可解釋性方面表現優於MLP。而且它能以非常少的參數量勝過以更大參數量運行的MLP。例如,作者表示,他們用KAN以更小的網路和更高的自動化程度重現了DeepMind的結果。具體來說,DeepMind的MLP有大約300,000個參數,而KAN只有約200個參數。 KAN與MLP一樣具有強大的數學基礎,MLP基於通用逼近定理,而KAN基於Kolmogorov-Arnold表示定理。如下圖所示,KAN在邊上具

你好,電動Atlas!波士頓動力機器人復活,180度詭異動作嚇到馬斯克 你好,電動Atlas!波士頓動力機器人復活,180度詭異動作嚇到馬斯克 Apr 18, 2024 pm 07:58 PM

波士頓動力Atlas,正式進入電動機器人時代!昨天,液壓Atlas剛「含淚」退出歷史舞台,今天波士頓動力就宣布:電動Atlas上崗。看來,在商用人形機器人領域,波士頓動力是下定決心要跟特斯拉硬剛一把了。新影片放出後,短短十幾小時內,就已經有一百多萬觀看。舊人離去,新角色登場,這是歷史的必然。毫無疑問,今年是人形機器人的爆發年。網友銳評:機器人的進步,讓今年看起來像人類的開幕式動作、自由度遠超人類,但這真不是恐怖片?影片一開始,Atlas平靜地躺在地上,看起來應該是仰面朝天。接下來,讓人驚掉下巴

特斯拉機器人進廠打工,馬斯克:手的自由度今年將達到22個! 特斯拉機器人進廠打工,馬斯克:手的自由度今年將達到22個! May 06, 2024 pm 04:13 PM

特斯拉機器人Optimus最新影片出爐,已經可以在工廠裡打工了。正常速度下,它分揀電池(特斯拉的4680電池)是這樣的:官方還放出了20倍速下的樣子——在小小的「工位」上,揀啊揀啊揀:這次放出的影片亮點之一在於Optimus在廠子裡完成這項工作,是完全自主的,全程沒有人為的干預。而且在Optimus的視角之下,它還可以把放歪了的電池重新撿起來放置,主打一個自動糾錯:對於Optimus的手,英偉達科學家JimFan給出了高度的評價:Optimus的手是全球五指機器人裡最靈巧的之一。它的手不僅有觸覺

DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,開卷! DualBEV:大幅超越BEVFormer、BEVDet4D,開卷! Mar 21, 2024 pm 05:21 PM

這篇論文探討了在自動駕駛中,從不同視角(如透視圖和鳥瞰圖)準確檢測物體的問題,特別是如何有效地從透視圖(PV)到鳥瞰圖(BEV)空間轉換特徵,這一轉換是透過視覺轉換(VT)模組實施的。現有的方法大致分為兩種策略:2D到3D和3D到2D轉換。 2D到3D的方法透過預測深度機率來提升密集的2D特徵,但深度預測的固有不確定性,尤其是在遠處區域,可能會引入不準確性。而3D到2D的方法通常使用3D查詢來採樣2D特徵,並透過Transformer學習3D和2D特徵之間對應關係的注意力權重,這增加了計算和部署的

FisheyeDetNet:首個以魚眼相機為基礎的目標偵測演算法 FisheyeDetNet:首個以魚眼相機為基礎的目標偵測演算法 Apr 26, 2024 am 11:37 AM

目標偵測在自動駕駛系統當中是一個比較成熟的問題,其中行人偵測是最早得以部署演算法之一。在多數論文當中已經進行了非常全面的研究。然而,利用魚眼相機進行環視的距離感知相對來說研究較少。由於徑向畸變大,標準的邊界框表示在魚眼相機當中很難實施。為了緩解上述描述,我們探索了擴展邊界框、橢圓、通用多邊形設計為極座標/角度表示,並定義一個實例分割mIOU度量來分析這些表示。所提出的具有多邊形形狀的模型fisheyeDetNet優於其他模型,並同時在用於自動駕駛的Valeo魚眼相機資料集上實現了49.5%的mAP

See all articles