重庆
9月26日全文截稿ddl的ICLR2027是不是很多朋友都冲了？
科研圈里应该多多少少都听说了，ICLR今年的投稿量已经达到了史无前例的62263，远超ICLR的历年投稿数之和。
在ai发展迅速的这几年，顶会投稿量逐年上涨其实是合理且可以接受的，但今年过于夸张了。不仅ICLR，ICML26今年也有23918份投稿，和AAAI一起翻了个倍，即使是遭到年初风波影响的NIPS，今年也有高达30709份的投稿。
投稿量激增3倍并非偶然，都是多方因素造成的结果。一是这几年大量开源模型、训练框架、云算力的普及，降低了实验门槛，让中小团队甚至个人研究者也能快速产出成果；二是AI交叉学科越来越多人在入场占位，科研界投入经费与需求也增加了，大量在职人员企业在竞争投稿为了晋升入职做准备。
但最重要的，还是AI工具的使用越来越频繁。现在大模型Agent让论文撰写、润色、图表生成的效率提升数倍，原本数月的工作量可压缩至数周，研究者单人就可以同时推进更多项目，尤其是最近GPT-6出来以后更明显。ICLR官方也明确提到，AI工具是现在投稿量激增的核心推手之一。
AI科研不是“作弊”，而是效率
现在的agent辅助科研，不是早期的劣质AI那种随便生成一篇看起来牛X轰轰，实际狗屁不通的文章了。而是从“生产”转变为了“打工”，将agent练成一个一个专项专精的“小员工”，辅助完成文献检索、实验、绘图、写作、润色、rebuttal等重复动作很多的任务。
Codex出来以后，我也搭建了自己的“员工团队”来进行科研，只需要我进行监工与决策就能完成大部分的任务。如果要想精准下达工作指令，那skills就是必不可少的工具。
我现在正在使用的这176套skills、1000+指令，涵盖整个科研全流程，从检索到数据分析到审稿等，非常的高效，已经帮我完成了不少科研任务。今天当做粉丝福利，无偿分享给大家，希望大家能在现在的ai内卷时代，抢到科研的一席之位。
不会安装skills的话，配套的skill安装教程也一并整理好放在一起了。
需要的朋友可以加一下我的小助理，回复“科研skills合集”自取就行~
ML全面开花，“新”才是最大竞争力
机器学习三大顶会在今年投稿量都达到了前所未有的高度，审稿人都不够用了，几万份稿件搓在一起审，accept就跟抽奖一样难以预测。但是金子总会发光，学术这东西好就是好，新就是新，内卷竞争越激烈，论文的质量就越是重要。
成绩有高低，文章当然也有好坏。我把今年已公开的顶会ML论文都做了一个筛选，抓取出了其中460篇最具前沿代表性的高引用论文，囊括十二类细分方向，做成了一个资料库，方便查阅学习。了解科研一线都在做什么，才能让自己的科研一直聚焦在“新”，获得与别人不同的竞争力。
有需要借鉴学习的，也可以加一下小助手，回复“2026机器学习顶会合集”自取就行~
放在最后唠一嘴
大ai时代，用ai辅助科研一定是必然趋势，不用觉得羞耻。但要记住ai只是为了提升效率而用的工具，就像人为了更快的移动而发明使用了马车、汽车、火车。创造力才是在内卷大潮中的第一竞争力，也是人现在能与ai区别的一大标志。即使有了ai也不能过度依赖，要保持自己对科研的思考与动手能力，才能从浪潮中脱颖而出。
共勉~
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
