离 ICLR 2027 摘要提交截止还有 13 小时时，一名投稿者称自己的编号已接近 5.1 万。这个编号不等于经官方确认的有效投稿总数，却足以说明压力有多直观：ICLR 是机器学习主要国际会议之一，论文会集中涌入 OpenReview——承载投稿、评语和作者回复的平台——再交给同行研究者评审。
讨论的重点不只是 AI 批量制造低质量论文。另一名研究者指出，Agentic 工具——能拆解任务并调用代码等工具连续工作的 AI——也在把原本耗时数天的实验迭代压缩到数小时。真实研究产出一旦加速，合格审稿人的时间却不会同步增长。
ICLR 试行的 LLM Feedback，即用大语言模型提前给论文提意见，也暴露了体验问题：一名作者称，其中只有一两点有效意见，却附带三页琐碎挑错，虽然最终仍在某种程度上改进了论文。三则材料都来自 Reddit 用户自述，不能代表官方统计或整体体验；但投稿规模、评审基础设施和 AI 反馈同时承压，已经把顶会如何重做评审体系推到台前。