ICML 2025 录用结果揭晓，优秀论文屡遭拒绝引发激烈争议

ICML 2025年会议的录用结果终于揭晓，结果却令无数研究者感到失望与愤怒。今年的顶级会议共接收了12107篇有效投稿，不计入“桌拒”论文，创下历史新高，相较于2024年的9653篇，增长幅度达28%。这一创新纪录的背后，却是激烈的争论与无数质疑。

今年的会议将于7月13日至7月19日在加拿大温哥华举行。随着AI领域的迅猛发展，ICML、NeurIPS和ICLR等会议也越来越受到学界的关注和重视，但伴随而来的评审质量问题也愈发显露。许多研究者对审稿过程中的不公和草率进行了控诉，认为其影响了公平竞争的环境。一名来自沙特阿拉伯科技大学的计算机科学家表达了对审稿质量的失望，他提交的论文在评审中得到高度评价，但最终却遭到拒绝，引发了他对评审过程的质疑。他通过网络分享了审稿人的评论，评论内容称赞了论文所带来的理论贡献及其实证评估，然而却没有给予正面的评审结果，令人费解。

这一情况并非个例，许多投稿者都对评审委员会的选择与评审质量深感困惑。一位约克大学的博士生适时发声，指出他的论文也遭遇了类似的评审，且评审内容十分敷衍，更有审稿人在评审中未完成回复便提交了评审意见。这种漫不经心的态度令人无法接受。尽管如此，区域主席依旧以此为理由拒绝了他的论文，这让他深感沮丧。

更有研究者，如南洋理工大学的助理教授Mengmi Zhang，声称自己的一篇论文在所有审稿人一致给予通过评价的情况下仍遭到主席拒稿，质疑这种审核是否真正体现同行评审的公平性。也有投身于算法研究的教授指出，这种种问题让人不得不思考，当前会议的评审制度是否存在根本性的缺陷。

评论区中不乏支持被拒论文的声音，许多人纷纷提起自己作品在评审时的类似遭遇，甚至称此为“零和博弈”。一位来自德克萨斯大学的审稿人表示，他在审稿过程中显得过于宽容，最终导致在选择中没有更严格的评估标准。随着评论的深入，有人提出，ICML 2025的结果不仅关系到个人的学术生涯，也可能反映出当前学术界在评审标准设定上的失衡，甚至在某种程度上演变为一场对资源与时间的无尽竞争。

尽管争议重重，依然有不少研究团队高调庆祝他们的成功。今年有不少团队斩获多个论文录用，其中丹顿大学的团队更是带来了五篇录用的佳作。香港大学的团队介绍了一种新型的GU交互模型，也成功入选。这些喜讯为整体氛围注入了一丝活力，同时也形成了鲜明的对比，显示出这场评审风波的悲喜交集。

ICML作为顶级学术会议，其每年吸引的投稿量水涨船高，背负着学术界的期望与责任。随着数量的猛增，审稿的质量却明显堪忧。机器学习领域日新月异，研究者们在不断追求创新的同时，也对公平、公正的评审体系充满期待。在这个人工智能蓬勃发展的时代，我们愈发需要建立一个更加透明、高效的评审机制，以确保每一份辛勤的研究都能受到应有的重视。在此背景下，ICML 2025的录用结果不仅是一时的争议，更是对整个机器学习领域的警醒与反思。

在未来，如何更好地平衡投稿量与评审质量，将成为每位研究者、审稿人及组织方需共同努力解决的重要课题。只有树立严谨的学术标准，才能为科研的繁荣与发展提供坚实的基础。这次事件是在提醒我们重视评审过程的每一个环节，确保公平而有效的学术交流，推动机器学习及相关领域的健康发展。