TMLR 桌拒前 Zoom 面测作者，10 篇可疑论文全部被拒

机器学习期刊 TMLR（Transactions on Machine Learning Research）编辑部的一项非常规核查行动引发学界热议：因投稿量激增、审稿人不足，期刊收紧 desk rejection 政策，桌拒率从 2023 年的约 6% 升至约 53%。联合主编 Nihar Shah 在 10 篇论文被桌拒前主动联系作者开 Zoom 电话提问，接受面谈的 7 人无一人能答上任何关于自己论文的问题，10 篇涉事论文最终全部被桌拒，被广泛解读为对疑似 AI 代写投稿的一次筛查。

已确认

• 桌拒背景：TMLR 因投稿量激增、审稿人力有限，被迫收紧 desk rejection 政策；据 Shah 披露，桌拒率已从 2023 年的约 6% 飙升至约 53%。
• 编辑部针对 10 篇面临桌拒的论文联系作者，邀请其通过 Zoom 回答关于论文的问题；据 @hihey54 转述，其中 1 篇作者直接撤稿、1 位作者称无暇参与，其余 7 人接受邀请。
• 接受邀请的 7 人没有一人能回答任何关于自己论文的问题。Delip Rao、@DynamicWebPaige 等多位发帖者均转述了这一结果，作为对作者身份与论文真实性存疑的佐证；@Pseudomanifold 评价称样本量虽小，但结果「极具破坏性」。
• 据 @RexDouglass、@sethlazar 等转述，涉事 10 篇论文最终全部被 desk reject，被外界解读为疑似 AI 代写论文的处理结果。
• 据 @TuhinChakr、@anmarasovic、@serrjoa 等转述，Shah 为此次「面测」投入约两周、共 20-25 小时逐一面谈疑似低质投稿的作者；Jessica Hullman 等同行对此举表示肯定，@furongh 等发帖者称之为拯救同行评审制度的希望。
• @pnawrot 的转发中还提及有学者借机讽刺消融章节不过是「p-hacking 配方」，属于相关讨论中的延伸观点。

为什么重要

• 这一做法直指 LLM 时代论文工厂、代写与虚假投稿泛滥的问题：作者答不上自己论文的内容，往往意味着论文并非其本人完成或理解。
• 对学术出版流程而言，「桌拒前作者面测」可能成为期刊在审稿人力不足情况下筛查低质/可疑投稿的新手段，也引发了关于程序公平性的讨论。
• 桌拒率从约 6% 到约 53% 的剧变，反映了 ML 领域投稿量与审稿资源之间失衡的严重程度。

2026-09-17 ~ 2026-09-19 · 14 条相关

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