
AI
去年我投了一次AA
AI,注册ID时刚好赶上截止日期,当时大约有8000个。估计AA
AI 2023最后Research Track的投稿量应该也不会超过9000篇。然而看到今年的数据,确实感到非常惊讶,没想到一年内增长了这么多。每年网络上都会有不少类似的问题:如何看待在202*年的投稿量接近?无论会议的影响力如何,总有一些评论带有嘲讽性质,比如厕纸故事会垃圾站之类的。即便是像NLP领域的顶级会议EMNLP或CV领域的顶级会议CVPR,也难以避免这些评价。我无意分析导致这种现象的原因,但无论如何,我认为会议本身并不是水,而是有些人想水。在我看来,一项扎实的研究工作,从挂到arXiv上的那一刻起,就已经完成了它当前阶段的生命历程。能否中稿,只是时间问题,无非是通过不断实验扩充和语言润色来完善它。对于真正追求学术价值的人来说,什么时候发表、在哪发表,远不如研究本身的深度以及后期的推广更重要。如果一篇论文只有你自己知道,或者其方法没有启发性,甚至可能产生误导,那么靠讲故事来获得录用又有什么意义?回到AA
AI,我认为它确实是某些特定领域内的顶级会议。AA
AI与IJC
AI齐名,在规划(planning)、决策(decision)等传统方向上,收录了许多高质量的论文。我也读过不少来自这两个会议的文章,从中获得了许多启发。至于其他一些方向,比如有人用它来发表
计算机视觉领域的水文,大家看看就好,不必太认真。国外的情况我不太清楚,但国内确实竞争激烈。科研是一场
马拉松,但在目前的压力下,往往只有在前1000米拼命冲刺,才能争取到进入下一个1000米的资格。从国内整个教育体系来看,从
小学到
研究生,都充满了这种激烈的竞争,环环相扣。到底要不要卷?这是一个值得思考的问题。