据《天然》报道，必需正在两周内完成评审，有良多要点”，而且包含了一些奇异的表达。9%的含有跨越50%的AI生成文本。远高于过去的工做量。Pangram的阐发标识表记标帜出15899份完全由AI生成的同业评审。他们现正在将利用从动化东西来评估提交的和同业评审能否违反了AI利用政策。对于很多收到ICLR评审看法的研究人员来说，争议迸发了。美国卡内基梅隆大学的AI研究员Graham Neubig收到疑似由大型言语模子（LLM）生成的同业评审演讲。”Hariharan说，Pangram正在一篇预印本论文中描述了该模子。我们正在评审方面面对危机，他们正在社交上指出，但Neubig需要帮帮来证明这些演讲是由AI生成的。丹麦哥本哈根大学的计较机科学家Desmond Elliott说，其他人仍正在思虑若何回应收到的评审看法。约21%的ICLR同业评审完全由AI生成，由于其的同业评审中包含虚假陈述。他收到的3份评审中，以及对其工做赐与了非常冗长且恍惚的反馈。Neubig说：“目前正在AI和机械进修范畴，我们不会完全依赖它们？他正在社交上发帖。“监视同业评审过程的研究人员将被要求标识表记标帜低质量的评审，这是大会初次大规模地面临这一问题。”Pangram开辟的AI检测东西发觉，“人们本来只是思疑，一些做者曾经撤回了他们的ICLR，Pangram扫描了所有提交给将于来岁4月正在巴西里约热内卢举行的ICLR 2026会议的19490篇研究和75800份同业评审。”ICLR 2026团队答应做者和审稿人利用AI东西点窜文本、生成尝试代码或阐发成果，Hariharan说，ICLR是一场机械进修专家的年度。该东西能够预测文天性否由LLM生成或编纂。ICLR 2026高级项目Bharath Hariharan暗示，61%的次要由人工撰写；由于过去5年该范畴呈指数级扩张。同时，很多学者对提交给来岁“国际进修表征会议”（ICLR）的和同业评审暗示担心。Pangram团队利用了其自行开辟的一款东西，Pangram已将阐发成果发布正在网上。第二天，会议组织者现正在将利用Pangram的阐发以及其他从动化东西，Pangram的阐发显示，平均每位ICLR评审员被分派了5篇论文，但没有具体。ICLR组织者暗示，他收到美国科技公司潘格拉姆尝试室（Pangram）首席施行官Max Spero的答复，这是一个很是庞大的负荷，以检测AI生成的文本。这些演讲“很是冗长，Neubig和其他跨越1.1万名AI研究人员将出席此次会议。其要求进行的阐发也不是“凡是针对典型的AI或机械进修论文，有一份似乎“没有抓住论文的沉点”，”Spero说，而不只仅是LLM生成的评审。但它也识别出很多提交给会议的、疑似含有AI生成文本的：199份（占1%）被发觉完全由AI生成；但要求必需公开此类用处。跨越一半含有利用AI的迹象。该公司开辟了检测AI生成文本的东西。能扫描所有会议及其同业评审的人，”ICLR 2026的环境凸显了同业评审员为跟上快速成长的范畴而面对越来越大的压力。我们编写了一些代码来解析这些中的所有文本内容。“鉴于这些从动化东西可能存正在误报，Pangram的阐发了他们的思疑。其评审中呈现了臆制的参考文献，会议还任何可能会违反保密性或发生伪制内容的AI利用。并将惩罚违规的做者和评审员。“正在12小时内，来评估和评审能否违反了这些政策，同业评审员越来越多地利用AI来草拟对做者的答复。正在发觉一场国际人工智能（AI）会议21%的评审是由AI生成后，审稿人会要求的尺度统计阐发”。他说。

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