ACL 2025錄用血戰(zhàn)，高分論文慘遭淘汰！谷歌AI大佬揭評審內(nèi)幕
ACL 2025錄用結(jié)果終于公布了！
最近，ACL組委會正式向所有作者，發(fā)送了最終錄用決定。
今年是ACL第63屆年會，將于7月27日-8月1日在奧地利維也納正式開幕
前段時間，ACL曾公布了今年總投稿數(shù)，高達8000多篇，創(chuàng)歷史之最。根據(jù)Paper Copilot，ACL 2024總投稿數(shù)為4407。
不過目前，論文錄用率暫時未公布。
圖片
圖片
值得注意的是，從網(wǎng)友曬單中可以明顯看出，今年ACL的競爭比以往更加激烈。
高分被拒，ACL爭破頭
亞利桑那州立大學CS助理教授Vivek Gupta表示，團隊論文最終得到了3, 3.5, 4不錯的審稿人評分。元評審（Meta-Reviewer）給了3.5分，勉強過了標準線。
出人意料的是，論文最終被拒收了，甚至沒有被接收為ACL 2025的Findings。
圖片
有網(wǎng)友對此回應道，不僅僅是你，這樣的論文一大把，只是今年的競爭變得非常激烈。
圖片
UT Austin博士生Anuj Diwan深同感受，表示自己的論文收到了3, 3, 3.5分，最不次也可以被選為Findings論文。
而且元評審也是3.5分，甚至給出了「值得被主會議接收」的建議。
然而，事實就是被拒了，自己根本不知道發(fā)生了什么。
圖片
與此同時，在Reddit機器學習子板塊上，一大群網(wǎng)友怨聲載道，明明成績很高，卻沒有上榜。
Vivek教授表示，可以用「殘酷」形容。
比如，一位網(wǎng)友最終元評審4分，最終被拒，表示難以置信。另一位說自己拿到了3,3,4,4.5，以及元評審4分也被拒。
圖片
讓許多人困惑的是，元評審（即討論后的最終意見）明明很高，卻沒有得到錄用。
谷歌DeepMind科學家Ahmad Beirami作為一位審稿人，所建議的3、3.5、4分的論文被拒絕。
圖片
對此，他指出了ACL存在兩個關(guān)鍵問題：
- 元評審意見與最終決策脫節(jié)
負責監(jiān)督AC元評審的高級區(qū)域主席（SAC），實際上與最終決策的SAC并非同一個人。
最終錄用決定，是由程序委員會（PC）根據(jù)名額配額，等非技術(shù)因素做出。
- 決策評分體系存在邏輯斷層
當前評分標準難以處理「證據(jù)不足但創(chuàng)新性強」的特殊情況。
比如，核心論文主張未得到充分驗證，本應評2分，但因創(chuàng)新性突出被推薦至主會，通常對應4分。
現(xiàn)行制度卻要求，此類論文折中評3分（Findings檔），恰恰違背了科學評審的精確性原則。
圖片
圖片
另一位來自AI初創(chuàng)研究主管Xin Eric Wang，以作者和AC雙重角度去看ACL Rolling Review系統(tǒng)今年啟用的全新評審表和評分標準，與往年相比，差異非常大。
圖片
一位CS博士生稱，以往2.5分還算及格，現(xiàn)在在這個表格中明顯不合格。
圖片
ACL評審標準
根據(jù)ACL Rolling Review公布的評審表中，審稿人需根據(jù)如下標準對論文技術(shù)嚴謹性進行評估。
圖片
Overall Assessment（OA）的評分標準如下：
- 5= Consider for Award：我認為這篇論文可以考慮在ACL會議上獲得杰出論文獎（最多前2.5%論文）。
- 4.5 = Borderline Award
- 4 = Conference：我認為這篇論文可以被ACL會議接受。
- 3.5 = Borderline Conference
- 3 = Findings：我認為這篇論文可以被ACL的Findings接受。
- 2.5 = Borderline Findings
- 2 = 下個周期重新提交：我認為這篇論文需要大幅修改，可以在下一個ARR周期完成。
- 1.5 = 下下個周期重新提交：我認為這篇論文需要大幅修改，無法在下一個ARR周期完成。
- 1 = 不建議重新提交：這篇論文需要完全重寫，或者與ACL社區(qū)無關(guān)。
網(wǎng)友曬出成績單
在如此激烈的頂會評選中，同樣有不少出彩論文拔得頭籌。
這不，已經(jīng)不少網(wǎng)友曬出了自己的戰(zhàn)績。
來自阿里千問團隊鄭楚杰激動地宣布，清華博士期間的最后3篇論文中榜。其中一篇還被評為Findings論文。
圖片
約翰霍普金斯大學黃任澤大獲全勝，博士期間所有論文都被接受。ACL中了4篇，ICML中了2篇，全都是以第一作者發(fā)表。
圖片
圖片
圖片
來自微軟研究科學家Xiaoyuan Yi也有三篇論文被接收。
圖片
谷歌高級研究科學家Raj Dabre提交了6篇論文，共有4篇被錄用。
同時，他還指出，今年論文篩選變得非常困難，甚至在過程中還存在人為失誤的因素。
圖片
還有的學者曬出了自己第一篇被錄用的論文。
圖片
參考資料：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1kkynm9/d_acl_2025_decision/
