顶会是否应该降低接收门槛?用博弈论探索最优审稿和决策机制
近年来,人工智能领域对于大型计算机会议审稿机制的诟病与日俱增,这一切背后的矛盾源于论文作者、会议主办方和审稿人三方并不一致的利益:
- 论文作者希望他们的论文被会议接收;
- 会议主办方希望接收更多的优质论文以提高会议的声誉(会议质量);
- 审稿人则希望避免过多的审稿工作量(审稿压力)。
因此,如何在论文数量大幅增加的大环境下权衡会议质量和审稿压力是达到三方利益均衡的核心问题。去年,来自人工智能领域的学者针对如何改进会议审稿和决策机制这一问题提出了众多看法和建议,这些想法被汇总为一篇 23 页的谷歌文档。其中一条想法十分有趣并得到了多人认同:
文档链接:https://docs.google.com/document/d/1j7Mn2ZkquSzWJ_EzxdXBP3z_JQtrSeUa-CQ0gotAuYw/mobilebasic
这一想法源于这样一个反直觉的现象, 本文称之为重投悖论(resubmission paradox):
每年有大量论文会被拒收(人工智能顶会例如 NeurIPS 接收率常年低于 30%),其中大部分论文会在仅有微调甚至完全没有改动的情况下参与重投,最终总会被同一会议或同级别的会议接收。既然大部分论文终究会被接收,那为什么不降低论文的接收门槛使得更多论文在经过更少次数的重投后就可以被接收?这样就可以避免同一篇论文被审稿人反复阅读进而降低审稿压力。
尽管这一想法看上去十分合理,本文作者提出用博弈论模型描述作者和会议之间的互动,并对这一想法给出了否定的回答,研究论文已被 Economics and Computation (2022) 接收。在这一模型下,本文了讨论不同的审稿和决策机制在权衡会议质量和审稿压力中的表现,比如以下问题:
- 如何确定最优的接收门槛?
- 是否应该增加一篇论文的审稿人数量?
- 提高审稿质量有什么好处?
- 是否应该作者同时提供论文的以往审稿意见?
- ……
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2303.09020v1.pdf
1. 模型概述
本文将作者向学术会议提交论文并审稿的过程建模为重复博弈,具体流程如下:
首先,每个作者有一篇论文准备提交。在每一轮投稿中,作者进行二选一决策:将论文提交到顶会还是 sure bet(比如声望较低的二类会议)。提交到顶会和 sure bet 的结果取决于审稿机制和论文质量:
- 顶会有一定概率接收论文,一旦接收,作者会获得较大的收益;
- sure bet 保证论文一定接收,但带来的收益较小。
其中,顶会的决策完全取决于审稿人的评审意见, 比如设置一个接收阈值,当且仅当平均审稿分数高于阈值时接收该论文,而作者的收益随着重投次数指数折减。
顶会承诺一个审稿 / 决策机制,作者针对该机制做出最佳策略;而顶会则需要在考虑作者最佳回应策略的前提下,设计出能权衡会议质量和审稿压力的最优机制。
2. 主要结论
利用上述建模方法,本文得出一些重要结论,包括:
1)作者的最优策略
在一个简化的模型中(更复杂的模型详见原文),本文做出如下假设:作者知道其论文的真实质量,会议的决策是无记忆的(每轮审稿的决策仅取决于该轮审稿人的意见),并且作者有无穷次重投机会。在这种情况下,作者存在一个阈值最优策略:
- 如果论文质量高于阈值,作者将选择投稿顶会,并且无论经历多少次拒稿,作者都会选择重投,直到中稿;
- 如果论文质量低于阈值,作者将立即选择 sure bet。
通常情况下作者的提交阈值 Θ 低于会议的接收阈值 τ,如下图所示。
以上结论可以用来解释重投悖论:为什么接收更多论文不能从本质上降低审稿压力?这是因为降低会议的接收阈值 τ 会同时降低作者的提交阈值 Θ,进而吸引更多低质量论文的提交。如下图所示,如果接收阈值降低,一部分从前选择投稿二类会议的论文(紫色区域)如今选择投稿顶会。
2)会议质量和审稿压力
顶会的审稿 / 决策机制需要权衡会议质量和审稿压力,二者不可兼得。
- 会议质量 = 所有被接收论文的质量之和
- 审稿压力 = 一篇论文从投稿到最终被接收被审稿次数的期望值
改变接收阈值会同时改变会议质量和审稿压力(如下图)。
图为会议质量(纵坐标)和审稿压力(横坐标)关于接收阈值的变化曲线,σ 为审稿人噪音的标准差。
以下三种情况可以得到会议质量和审稿压力之间更优的权衡(达到相同的会议质量只需更小的审稿压力):
- 更好的审稿质量 ——— 审稿人噪音更低;
- 更低的顶会声誉 ——— 相比 sure bet,顶会带来的收益更低;
- 更短见的作者 ——— 作者收益在多轮重投下有更大的折减。
3. 结语
本文旨在呼吁学术会议改进审稿和决策机制时应考虑不同机制对论文作者带来的激励,更多有趣的结论详见论文原文,比如论文接收率主要受什么因素影响?作者在不能准确知道自己论文质量的情况下的最优策略是什么?要求作者提供论文的以往审稿意见对会议有什么样的影响?
当然,本文的理论模型在不同层面上存在很多局限性:比如本文没有考虑审稿压力对审稿质量的负反馈效应,以及会议质量对作者收益的正反馈效应,并且认为论文质量不会在拒稿过程中得到提高等等。对于会议同行评审系统的讨论和改进不会止步于此,从博弈的角度理解会议审稿机制尤为重要,欢迎感兴趣的读者查看论文原文或致信文章作者,以讨论更多研究细节。
以上是顶会是否应该降低接收门槛?用博弈论探索最优审稿和决策机制的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

热AI工具

Undresser.AI Undress
人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover
用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool
免费脱衣服图片

Clothoff.io
AI脱衣机

AI Hentai Generator
免费生成ai无尽的。

热门文章

热工具

记事本++7.3.1
好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版
中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1
功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6
视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版
神级代码编辑软件(SublimeText3)

热门话题

想象一下,一个人工智能模型,不仅拥有超越传统计算的能力,还能以更低的成本实现更高效的性能。这不是科幻,DeepSeek-V2[1],全球最强开源MoE模型来了。DeepSeek-V2是一个强大的专家混合(MoE)语言模型,具有训练经济、推理高效的特点。它由236B个参数组成,其中21B个参数用于激活每个标记。与DeepSeek67B相比,DeepSeek-V2性能更强,同时节省了42.5%的训练成本,减少了93.3%的KV缓存,最大生成吞吐量提高到5.76倍。DeepSeek是一家探索通用人工智

AI,的确正在改变数学。最近,一直十分关注这个议题的陶哲轩,转发了最近一期的《美国数学学会通报》(BulletinoftheAmericanMathematicalSociety)。围绕「机器会改变数学吗?」这个话题,众多数学家发表了自己的观点,全程火花四射,内容硬核,精彩纷呈。作者阵容强大,包括菲尔兹奖得主AkshayVenkatesh、华裔数学家郑乐隽、纽大计算机科学家ErnestDavis等多位业界知名学者。AI的世界已经发生了天翻地覆的变化,要知道,其中很多文章是在一年前提交的,而在这一

波士顿动力Atlas,正式进入电动机器人时代!昨天,液压Atlas刚刚「含泪」退出历史舞台,今天波士顿动力就宣布:电动Atlas上岗。看来,在商用人形机器人领域,波士顿动力是下定决心要和特斯拉硬刚一把了。新视频放出后,短短十几小时内,就已经有一百多万观看。旧人离去,新角色登场,这是历史的必然。毫无疑问,今年是人形机器人的爆发年。网友锐评:机器人的进步,让今年看起来像人类的开幕式动作、自由度远超人类,但这真不是恐怖片?视频一开始,Atlas平静地躺在地上,看起来应该是仰面朝天。接下来,让人惊掉下巴

本月初,来自MIT等机构的研究者提出了一种非常有潜力的MLP替代方法——KAN。KAN在准确性和可解释性方面表现优于MLP。而且它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的MLP。比如,作者表示,他们用KAN以更小的网络和更高的自动化程度重现了DeepMind的结果。具体来说,DeepMind的MLP有大约300,000个参数,而KAN只有约200个参数。KAN与MLP一样具有强大的数学基础,MLP基于通用逼近定理,而KAN基于Kolmogorov-Arnold表示定理。如下图所示,KAN在边上具

谷歌力推的JAX在最近的基准测试中性能已经超过Pytorch和TensorFlow,7项指标排名第一。而且测试并不是在JAX性能表现最好的TPU上完成的。虽然现在在开发者中,Pytorch依然比Tensorflow更受欢迎。但未来,也许有更多的大模型会基于JAX平台进行训练和运行。模型最近,Keras团队为三个后端(TensorFlow、JAX、PyTorch)与原生PyTorch实现以及搭配TensorFlow的Keras2进行了基准测试。首先,他们为生成式和非生成式人工智能任务选择了一组主流

特斯拉机器人Optimus最新视频出炉,已经可以在厂子里打工了。正常速度下,它分拣电池(特斯拉的4680电池)是这样的:官方还放出了20倍速下的样子——在小小的“工位”上,拣啊拣啊拣:这次放出的视频亮点之一在于Optimus在厂子里完成这项工作,是完全自主的,全程没有人为的干预。并且在Optimus的视角之下,它还可以把放歪了的电池重新捡起来放置,主打一个自动纠错:对于Optimus的手,英伟达科学家JimFan给出了高度的评价:Optimus的手是全球五指机器人里最灵巧的之一。它的手不仅有触觉

目标检测在自动驾驶系统当中是一个比较成熟的问题,其中行人检测是最早得以部署算法之一。在多数论文当中已经进行了非常全面的研究。然而,利用鱼眼相机进行环视的距离感知相对来说研究较少。由于径向畸变大,标准的边界框表示在鱼眼相机当中很难实施。为了缓解上述描述,我们探索了扩展边界框、椭圆、通用多边形设计为极坐标/角度表示,并定义一个实例分割mIOU度量来分析这些表示。所提出的具有多边形形状的模型fisheyeDetNet优于其他模型,并同时在用于自动驾驶的Valeo鱼眼相机数据集上实现了49.5%的mAP

这篇论文探讨了在自动驾驶中,从不同视角(如透视图和鸟瞰图)准确检测物体的问题,特别是如何有效地从透视图(PV)到鸟瞰图(BEV)空间转换特征,这一转换是通过视觉转换(VT)模块实施的。现有的方法大致分为两种策略:2D到3D和3D到2D转换。2D到3D的方法通过预测深度概率来提升密集的2D特征,但深度预测的固有不确定性,尤其是在远处区域,可能会引入不准确性。而3D到2D的方法通常使用3D查询来采样2D特征,并通过Transformer学习3D和2D特征之间对应关系的注意力权重,这增加了计算和部署的
