2016 年 11 月，Yann LeCun 发了条推文，语气里带着点藏不住的惊讶："看起来今年我们收到了超过 500 篇 ICLR 投稿。"
那是值得专门发一条推文的数字。507 篇。深度学习之父大概觉得，这个会议有热度了。

十年后的今天，ICLR 2027 的摘要注册数突破了 6 万——比 2013 到 2026 十四年加起来的总和还多。从 507 到 60,000，一百二十倍。

LeCun 也回复了网友的「 10 年后，投稿数量增加了 100 多倍」，一个冷汗😰。

这个数字不是匀速涨上去的。回头看，它像一支温度计，每一次跳升，都对应着 AI 的一次高烧。

第一跳，2018 年，981 篇。
投稿量一年翻倍。那一年 Transformer 刚发表没多久，BERT 正在路上，整个 NLP 领域发现以前的手艺一夜之间过时了。写论文最快的方式，就是拿着新锤子去找还没被砸过的钉子。

第二跳，2023 年，4,938 篇。
这就是 ChatGPT 爆发时刻了。区别不在于技术，而在于人心——全世界突然都相信"我也能搞 AI"。研究生转方向、工程师转型、创业者转型，所有人都需要一个凭证，而顶会论文是最硬的那张。

第三跳，2025 年，11,565 篇。
LLM 淘金热进入深水区。AI 不再只是一个研究方向，它成了毕业、晋升、融资、出海的通用显学。投稿量的增长曲线，这时已经和 GPU 的价格曲线长得差不多了。

然后是 2027 年的 6 万。据 google Deepmind 研究员披露的一个统计表，已经超过 6w＋了。

目前来看 6 万应该是个虚数。摘要截止和全文截止之间隔着几天，大量占位摘要会被删掉，许多人在等别的会议结果、先占坑再说。

但换算成"人"的尺度感受一下：6 万篇投稿，按惯例每篇 3 个审稿人，需要 18 万个合格的审稿意见。
而全世界有能力严肃评审前沿 AI 论文的人，往多了说也就几万。2016 年，一个审稿员一周能从容审完分到手的几篇稿；到2026 年，同一个人面对的是一个数学上不可能完成的任务。去年 ICLR 的投稿平均评分和审稿质量断崖式下跌——审稿人也开始靠 AI 应付 AI 写的稿子。

所以，灵魂发文，这么多稿子，怎么审？

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