NeurIPS 2025审稿谜团：Adam之谜的背后

> ### 摘要 > NeurIPS 2025会议的审稿过程引发了一场意想不到的网络热潮，其中“谁是Adam？”成为年度最热梗。这一趣事背后，反映出大型语言模型（LLM）在学术审稿中带来的困扰。一些审稿建议中甚至残留着AI提示的痕迹，令人啼笑皆非。此外，连深度学习领域的著名学者Geoffrey Hinton也曾遭遇论文被拒的经历，进一步引发了对AI在学术评审中角色的讨论。这一事件不仅揭示了AI技术在应用中的挑战，也反映了学术界对自动化工具的依赖与反思。 > ### 关键词 > NeurIPS趣事, Adam之谜, AI审稿困扰, Hinton拒稿, 语言模型 ## 一、审稿趣事及其引发的讨论 ### 1.1 NeurIPS 2025审稿过程中的Adam之谜 在NeurIPS 2025会议的审稿过程中，一个看似简单却令人费解的问题悄然走红：“谁是Adam？”这一问题迅速成为会议期间最引人注目的趣事，甚至被戏称为“年度最大谜题”。事情的起因是一位审稿人在提交评审意见时，在建议中不经意地写道：“该论文的实验设计尚可，但建议作者与Adam讨论一下优化器的选择。”然而，这位审稿人并未说明Adam的身份，也未提供任何背景信息，导致这一名字在评审意见中显得突兀而神秘。 随着评审结果的公布，这一细节被参会者和网友迅速捕捉，并在社交媒体上引发热议。有人调侃道：“Adam是不是某个隐藏的审稿AI？还是某个匿名的学术大牛？”更令人啼笑皆非的是，一些审稿建议中竟然还留有AI提示的痕迹，例如“请进一步阐述该方法的创新点（建议不少于200字）”等格式化语句，仿佛审稿人也在借助大型语言模型（LLM）完成评审任务。 这一事件不仅揭示了AI技术在学术评审中的渗透，也引发了对审稿流程透明度的质疑。在AI日益介入学术写作与评审的今天，审稿人是否也在依赖语言模型辅助评审？这一“Adam之谜”背后，或许正是学术界对AI工具使用边界的一次集体反思。 ### 1.2 Adam身份的公众热议与学术界的反应 “谁是Adam？”这一问题迅速在学术圈和社交媒体上发酵，成为NeurIPS 2025期间最热门的话题之一。Twitter、Reddit以及中文社区如知乎、微博上，关于Adam身份的猜测层出不穷。有人戏称Adam是某个AI模型的代号，也有人认为这是某位匿名评审人的化名，甚至还有人调侃：“Adam是不是亚当·斯密转世，来指导我们优化论文？”一时间，Adam成了学术界的“都市传说”。 面对公众的热议，NeurIPS官方并未立即回应，而是选择保持沉默。部分审稿人则私下表示，这可能是某位评审在使用AI辅助撰写评审意见时，不慎将模型生成的建议直接提交所致。一位不愿透露姓名的评审人指出：“现在很多人在用LLM来整理思路，甚至生成初稿，但如果没有仔细检查，很容易留下AI的痕迹。” 与此同时，这一事件也引发了学术界对AI参与评审流程的深入讨论。一些学者担忧，AI的介入可能削弱评审的专业性和严谨性，而另一些人则认为，AI工具的合理使用有助于提高评审效率。在这一背景下，“Adam之谜”不仅是一场网络狂欢，更是一次关于AI与学术伦理边界的集体思辨。 ## 二、著名学者的拒稿故事 ### 2.1 Hinton的拒稿经历及其影响 在NeurIPS 2025的审稿风波中，一则令人震惊的消息悄然浮现：深度学习领域的奠基人之一、图灵奖得主Geoffrey Hinton的论文竟然也未能逃过被拒的命运。这一事件在学术界引发了强烈反响，许多研究者纷纷表示难以置信。毕竟，Hinton不仅是“深度学习三巨头”之一，更是推动神经网络复兴的关键人物。他的论文被拒，无疑在某种程度上挑战了学术圈对权威与创新之间关系的传统认知。 Hinton的论文被拒理由并未公开，但有匿名评审指出，其研究方法“缺乏足够的实证支持”或“创新性不足”。这一结果不仅让学术界重新审视审稿机制的公正性，也让人们开始反思：在AI技术日新月异的今天，即便是学术泰斗，也可能因审稿标准的变化而遭遇挫折。更令人深思的是，这一事件与“谁是Adam？”的趣事形成了鲜明对比——一边是AI辅助审稿带来的不确定性，一边是学术权威遭遇的现实挑战，两者共同揭示了AI时代学术评审的复杂性与不确定性。 Hinton的拒稿经历也引发了公众对学术评价体系的关注。在社交媒体上，不少年轻研究者表示，连Hinton都会被拒稿，说明学术创新的道路充满荆棘，也激励他们更加坚定地追求自己的研究方向。这一事件不仅没有削弱Hinton的学术地位，反而让他在公众心中的形象更加真实、更具人情味。 ### 2.2 拒稿背后的审稿标准探讨 NeurIPS 2025的审稿风波不仅带来了“谁是Adam？”的网络狂欢，也促使学术界重新审视审稿标准的透明性与一致性。在AI日益介入学术写作与评审的背景下，审稿人是否仍能保持独立判断？评审意见中频繁出现的格式化语句，如“请进一步阐述该方法的创新点（建议不少于200字）”，是否意味着审稿流程正在被AI工具“模板化”？ 这一问题在Hinton被拒稿后尤为突出。有学者指出，当前的审稿标准往往过于强调“创新性”和“实证支持”，而忽视了研究的长期价值与理论深度。尤其在AI领域，技术更新迅速，审稿人可能更倾向于接受那些短期内具有显著成果的研究，而对探索性、基础性的研究持保留态度。这种倾向不仅影响了论文的接受率，也可能在无形中限制了学术探索的边界。 此外，随着大型语言模型（LLM）的广泛应用，审稿人是否也在借助AI辅助撰写评审意见，成为热议话题。一些评审人坦言，AI确实提高了他们的工作效率，但也带来了“同质化”的风险——评审意见趋于模板化，缺乏个性化的深度分析。这种趋势是否会影响学术交流的质量，值得进一步探讨。 在这样的背景下，“谁是Adam？”这一看似玩笑的问题，实际上揭示了AI时代学术评审机制的深层矛盾：技术的便利性与学术的严谨性如何平衡？审稿标准是否需要重新定义？这些问题不仅关乎NeurIPS会议本身，也关乎整个学术界的未来走向。 ## 三、AI在审稿过程中的角色与困扰 ### 3.1 大型语言模型对审稿人的影响 随着大型语言模型（LLM）在学术界的广泛应用，其对审稿人工作方式的影响日益显著。NeurIPS 2025会议的审稿过程中，不少评审意见中出现了AI生成内容的痕迹，反映出审稿人正逐步依赖AI工具来辅助撰写评审意见。这种趋势在提高审稿效率的同时，也引发了关于评审质量与个性化的担忧。 据多位匿名审稿人透露，LLM的使用在审稿流程中已不再罕见。一些审稿人表示，面对大量投稿论文，AI工具可以帮助他们快速生成初步评审框架，节省了大量时间。然而，这种便利也带来了“模板化”的风险——评审意见趋于雷同，缺乏深度与个性化分析，甚至出现了如“请进一步阐述该方法的创新点（建议不少于200字）”等格式化语句，仿佛评审过程正在被AI“标准化”。 更令人担忧的是，AI的介入可能削弱审稿人的独立判断力。在“谁是Adam？”这一事件中，部分评审意见似乎直接复制了AI生成内容，而未进行充分的人工校对。这种现象不仅影响了评审的专业性，也引发了学术界对AI工具使用边界的广泛讨论。如何在提升效率的同时保持评审的严谨性，成为当前学术界亟需思考的问题。 ### 3.2 AI提示在审稿建议中的体现 在NeurIPS 2025的评审意见中，AI提示的痕迹尤为明显，成为此次会议的一大看点。一些审稿建议中出现了诸如“请补充实验细节”“建议增加对比实验”等高度模板化的语句，甚至还有“请进一步阐述该方法的创新点（建议不少于200字）”这样的提示性建议，仿佛审稿人并非独立撰写意见，而是借助AI模型生成内容。 这种现象的背后，是AI工具在学术写作与评审中日益深入的渗透。许多审稿人坦言，LLM的使用确实提高了评审效率，尤其是在面对大量投稿论文时，能够快速生成结构清晰、语言规范的评审意见。然而，这种“AI辅助审稿”也带来了同质化的问题——评审意见趋于标准化，缺乏个性化的深度分析，甚至在某些情况下误导作者修改方向。 更令人啼笑皆非的是，在“谁是Adam？”这一趣事中，部分评审意见中出现的“Adam”一词，被怀疑是AI模型在生成建议时未能正确理解上下文所致。这一事件不仅揭示了AI在学术评审中的局限性，也促使学术界重新思考：在AI日益介入学术写作与评审的今天，如何确保评审的专业性与独立性？这不仅是技术问题，更是学术伦理的深层挑战。 ## 四、对NeurIPS审稿现状的反思 ### 4.1 Adam之谜对学术会议的影响 “谁是Adam？”这一看似无厘头的问题，却在NeurIPS 2025会议期间引发了学术界与公众的广泛关注，成为年度最具传播力的“学术梗”。这一事件不仅在社交媒体上迅速发酵，更对学术会议的声誉、审稿流程透明度以及AI在学术评价中的角色产生了深远影响。 首先，Adam之谜暴露了学术会议在AI工具使用方面的监管盲区。随着大型语言模型（LLM）在学术写作与评审中的普及，越来越多的审稿人开始借助AI辅助撰写评审意见。然而，此次事件中出现的“Adam”以及格式化语句，表明部分审稿人未能对AI生成内容进行有效校对，甚至可能直接提交了未经修改的AI建议。这种现象不仅削弱了评审的专业性，也让作者对评审意见的可信度产生质疑。 其次，这一事件引发了公众对学术会议权威性的重新审视。NeurIPS作为人工智能与机器学习领域的顶级会议，其审稿流程一向被视为严谨与公正的象征。然而，“Adam之谜”的出现，让外界开始质疑：顶级会议的评审是否也存在草率与不透明？这种舆论压力促使会议组织方不得不正视AI在评审中的使用规范，并考虑制定更明确的审稿伦理指南。 最后，Adam之谜也成为学术界反思AI与人类协作边界的一个契机。它提醒我们，在追求效率的同时，不能忽视学术评审的深度与个性化。未来，如何在AI辅助与人工判断之间找到平衡，将成为学术会议改革的重要议题。 ### 4.2 未来审稿过程的改进方向 面对“谁是Adam？”这一事件所揭示的问题，NeurIPS及其他学术会议亟需对审稿流程进行系统性反思与优化。未来，如何在提升评审效率的同时确保评审质量，将成为学术界关注的核心议题。 首先，会议组织方应加强对AI工具使用的监管。建议在审稿指南中明确要求审稿人注明是否使用AI辅助撰写评审意见，并对AI生成内容进行人工校对。此外，可设立专门的AI检测机制，识别评审意见中是否存在模板化、格式化语句，以确保评审的专业性与个性化。 其次，审稿标准亟需更具透明度与一致性。当前，审稿意见往往缺乏统一的评价维度，导致评审结果主观性较强。未来可引入结构化评审模板，要求审稿人从创新性、方法严谨性、实验设计、理论深度等多个维度进行评分，并提供具体反馈。这不仅能提升评审的客观性，也有助于作者更清晰地理解评审意见。 此外，学术会议还应加强对审稿人的培训与支持。面对AI技术的快速发展，审稿人需要不断更新知识结构，提升对AI生成内容的识别与判断能力。可通过设立审稿人工作坊、提供AI辅助评审工具的使用培训等方式，帮助审稿人更好地适应AI时代的评审需求。 总之，Adam之谜不仅是一场网络趣谈，更是学术界对AI与评审机制融合的一次深刻反思。未来的审稿过程，应在技术便利与学术严谨之间找到更合理的平衡点，以确保学术交流的质量与公信力。 ## 五、总结 NeurIPS 2025会议的审稿过程因“谁是Adam？”这一问题意外走红，成为学术界与公众热议的话题。这一看似幽默的事件背后，折射出AI技术在学术评审中日益深入的渗透，以及由此带来的困惑与挑战。从审稿意见中残留的AI提示痕迹，到图灵奖得主Geoffrey Hinton论文被拒的现实案例，无不反映出当前学术评审机制在效率与严谨性之间的张力。面对AI工具的广泛应用，如何确保评审的专业性与个性化，成为亟待解决的问题。未来，学术会议需在AI辅助与人工判断之间找到合理平衡，以维护学术交流的深度与公信力。