ICLR 2027取号破6万！单届投稿量超过历届总和
原创 让你更懂AI的 2026-09-20 18:17 北京
审稿人真的不够用了
一届顶过此前历届总和，ICLR 2027 的 6 万取号，也把同行评审压力推到了新高。
ICLR 2027 摘要刚刚截稿，OpenReview 取号正式突破 6 万。
有网友把 ICLR 2013–2026 年历届投稿量加了一遍，总计约 55,972 篇。今年一届的取号规模，已经超过此前十几届投稿量之和。
这里的 6 万还不是最终投稿量。ICLR 要在摘要截稿前完成论文注册和取号，一周后才到全文截稿。其间会有人放弃提交全文，后续也会有撤稿。
去年 ICLR 2026 共收到 19,525 篇有效投稿。官方同时记录了 779 篇直接拒稿和 5,042 篇撤稿，最终有 13,763 篇走完整个评审流程。
取号6万只是开始
近几年 ICML、NeurIPS 和 ICLR 的数据里，取号规模与最终有效投稿量之间一直存在差距。
ICLR 2026 就是一个直观例子，摘要截稿时的取号规模，高于最终 19,525 篇有效投稿。
刚参加完这一轮投稿的 Meta 高级研究科学家 Mariya Vasileva，按去年的实际数据估算了几种情况。
〓不同全文提交比例下的评审规模估算
如果今年 6 万个取号中最终只有 50% 提交全文，按去年的撤稿和直接拒稿比例估算，仍会有约 21,146 篇论文走完整个同行评审，比去年的 13,763 篇高出一大截。
如果最终有 70% 提交全文，这个数字会达到 29,604 篇；如果 6 万个取号最终全部提交全文，按同样比例估算，最终会有 42,292 篇走完整个评审流程，超过去年的 3 倍。
去年最终有 13,763 篇论文走完整个评审流程。仅这一规模，ICLR 就动用了 18,054 名审稿人，产生 76,139 份审稿意见。
即使今年 6 万个取号最终只剩一半，同行评审面对的论文数量仍会明显高于去年。
论文提速，评审承压
有网友认为，现在做出一篇论文越来越容易，但判断它到底有没有真正的研究贡献，成本依旧很高。
从文献调研、选题、实验设计、代码实现到论文写作，大模型和自主科研 Agent 已经能参与越来越多环节。过去需要数周甚至数月反复推进的科研流程，正在被明显压缩。
研究者可以更快进入一个陌生方向，但真正熟悉领域脉络、理解已有工作的边界，仍然需要时间。已有想法可以被快速组合、试验、重新包装，再去寻找一个看起来足够新的切口。
这种越来越快的科研生产方式，也被叫作“科研抽奖”。
Pangram 对 ICLR 2026 的 19,490 篇投稿做了检测，结果显示，约 9% 的论文被检测出 AI 生成内容占比超过 50%。
下面这张图汇总了 2013–2026 年多个主要 AI/ML 顶会的投稿量、录用量和录取率。
单看投稿量，近几年的几条曲线已经明显变陡，NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、AAAI 等顶会的投稿规模整体进入快速增长期。
AI审稿，早已不是新鲜事
AI 参与审稿，去年就已经引发过不少争议。
Pangram 的检测结果显示，ICLR 2026 约 21%、共 15,899 份公开审稿意见被判定为完全由 AI 生成。
随后 ICLR 组委会专门回应了大模型生成的审稿意见和低质量审稿问题，并用两套检测器扫描全部审稿意见。
NeurIPS 2026 也进一步收紧了规则。
Position Paper Track 明确要求审稿人不能直接用 AI 撰写审稿意见，同时对投稿中的 AI 生成内容进行筛查，最终有 178 篇论文被直接拒稿，另有 123 篇被要求提供实质性人类参与的证明。
到了 ICLR 2027，取号已经突破 6 万。审稿人数量如果跟不上，AI 自动审稿恐怕只会用得更多。
还有人把这个数字继续往后算，到 2031 年，投稿量或将接近 90 万篇。
结语
其实，ICLR 今年已经新增了投稿限流规则。
每位作者最多参与 20 篇投稿，如果一篇论文的作者都不具备互惠审稿人资格，每名作者最多只能参与 1 篇这类投稿。
ICLR 自己也提到，投稿量涨得太快，审稿人数量很难跟上。
在各种自动化科研工具的加持下，找文献、跑实验、写代码都比过去快了不少。
ICLR 今年也在征稿通知里专门强调，研究效率提高之后，不必急着增加投稿数量，而应该去做更完整、更扎实的 slow science。
至于这 6 万个取号最后会留下多少论文，还得等全文截稿后再看。
参考文献
[1] https://x.com/i/trending/2101364402192822776
[2] https://mariya.fyi/posts/research-lottery
[3] https://blog.iclr.cc/2026/03/31/a-retrospective-on-the-iclr-2026-review-process/
[4] https://blog.iclr.cc/2026/09/02/submission-policies-for-iclr-2027/
[5] https://www.iclr.cc/Conferences/2027/CallForPapers
[6] https://iclr.cc/Conferences/2027/AuthorGuidelines
[7] https://www.pangram.com/blog/pangram-predicts-21-of-iclr-reviews-are-ai-generated
[8] https://blog.iclr.cc/2025/11/19/
[9] https://blog.neurips.cc/2026/06/02/ai-generated-papers-in-the-neurips-2026-position-paper-track/
更多阅读
#投 稿 通 道#
让你的文字被更多人看到
如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体，缩短读者寻找优质内容的成本呢？答案就是：你不认识的人。
总有一些你不认识的人，知道你想知道的东西。PaperWeekly 或许可以成为一座桥梁，促使不同背景、不同方向的学者和学术灵感相互碰撞，迸发出更多的可能性。
PaperWeekly 鼓励高校实验室或个人，在我们的平台上分享各类优质内容，可以是最新论文解读，也可以是学术热点剖析、科研心得或竞赛经验讲解等。我们的目的只有一个，让知识真正流动起来。
📝 稿件基本要求：
• 文章确系个人原创作品，未曾在公开渠道发表，如为其他平台已发表或待发表的文章，请明确标注
• 稿件建议以 markdown 格式撰写，文中配图以附件形式发送，要求图片清晰，无版权问题
• PaperWeekly 尊重原作者署名权，并将为每篇被采纳的原创首发稿件，提供业内具有竞争力稿酬，具体依据文章阅读量和文章质量阶梯制结算
📬 投稿通道：
• 投稿邮箱：[email protected]
• 来稿请备注即时联系方式（微信），以便我们在稿件选用的第一时间联系作者
• 您也可以直接添加小编微信（pwbot02）快速投稿，备注：姓名-投稿
△长按添加PaperWeekly小编
🔍
现在，在「知乎」也能找到我们了
进入知乎首页搜索「PaperWeekly」
点击「关注」订阅我们的专栏吧
·