reddit热议：没关系没背景，我还能发顶会论文吗？-技术圈

来源：reddit

编辑：白峰、QJP

这年头搞一篇顶会论文太难了。

前不久刚结束投稿的NeurIPS，也是几家欢喜几家愁。

有些没怎么用心写的居然中了，辛辛苦苦大半年，一夜回到解放前的也不在少数。

人少活多，顶会论文审核遭吐槽

有网友吐槽，有个审稿人只给了他一分，而另外三个评审意见都说很好，谢天谢地NeurIPS有4个审稿人，平均一下还是过了。

今年，NeurIPS 的论文投稿量增加了38%，总共收到将近 10000 篇提交论文。这么多论文审不过来怎么办，NeurIPS官方提出了一些解决办法。

一是提前拒稿：领域主席可以建议哪些论文会提前拒绝。

二是作者也要审稿：在需要时，论文作者或联合作者都需要同意审稿。

从提交论文的作者中征聘审稿人制度，导致7800名审稿人中有2400人同时也是作者。

人少活多，有纰漏再所难免，但也真有想浑水摸鱼的。一个投稿人就吐槽说，很多论文都是这样的：

「我们算法很牛，这有一些图表。如果想知道我们的算法为什么能够工作，看我们40页的附录就行」。

还真有网友找到了实例，一篇arxiv上的论文（投稿NeurIPS），只有8页是正文，有76页都是参考！

如果被拒能够rebuttal成功还好，但是通常情况下，翻盘的概率很小，除非评审意见有明显的错误。

那如何才能投中一篇顶会论文呢？

有网友看着周围一个个同学都杯具了，就犯起嘀咕，「我想发个顶会论文，但是没钱没关系，也不是名校大厂的人，我还有努力的必要吗？」

「同学，坚持住，希望大大滴」！有网友谈到自己的经历，2017年时投了一篇NIPS，被审稿人认为「太弱鸡」没能中。

他并没有放弃，而是找来另一个同学继续做实验改进，有了进展之后又投了2018年的ICLR，竟然中了！他俩虽然都在机器学习类的实验室待过，但从未得到过任何行业大佬的指导。

也有人认为，不属于任何大公司或学校也好，不然，你的研究成果都是属于单位的。

我不想找大公司或者知名研究所，但我也想在所属单位一栏填个「唬人」的名字，怎么办？这不，有网友支招了，你可以花50美元注册一个自己的公司，比如「BD神经科学研究所」，完美！

不过，在大公司有个好处，就是可以省钱，公司可以帮你掏注册费、酒店食宿什么的，即使中了顶会，没人给报销的话，1500美元也是一笔不小的开销。

有实力，可以硬刚一下，但是实力一般的话，还得想点别的办法。

没有大公司背景，有个好导师也不错。

知乎网友的评论一语道破天机，在现在这个顶会论文都是神仙打架的年代，拼完了实力还要得拼导师的关系。

学生的第一作者，导师的通讯作者，学生毕业放心，导师升职加薪，这样的搭配谁不爱。

cvpr接收论文组织排名清华、谷歌、上交大分列前三

从今年的CVPR论文作者所属机构的分布图可以看出，清华以340位作者高居榜首，前十个机构国内外名校占据了8席。

现在的会议投稿量每年都在激增，可审稿人平时也有日常工作要做，像HR筛掉非985/211的简历一样，看你既不是名校出身，导师也没啥名气，那你的论文很可能就成为了别人的工作量，大概率会被筛掉。

这么做也许会有偏差，但样本量足够多的情况下保证了统计结果的不变性。

这几年投资圈流行「抱团取暖」，这个词在学术圈也同样适用。

学术圈尤其是AI的学术圈，「马太效应」越来越显著，导师越牛，生源越好，发论文实力越强，形成了一个不断强化的正循环。

目前各大顶会已经被各种AI大佬占据，如果没有个带队的大牛导师，很难投中。

同时，各大会议的投稿是越来越多，如前面所说，很多普通学生的投稿都成了别人的工作量，稿件的筛选标准也成了看「背景」，包括研究背景、导师背景、单位背景等。

除了软实力的优势，硬件资源也是一个重要的因素。

随着深度学习模型的快速发展，尤其是NLP方向预训练模型，动辄数十万美金的训练费用，普通高校的学生很难凭借自己来获得优质的计算资源，而好的导师往往拥有充足的科研经费，与大企业的合作也更加密切，强大的算力资源也成为发表顶会论文的一个必备条件。

前段时间有个新闻，前旷视研究院南京负责人魏秀参任职南京理工大学教授，有网友就指出，在旷视任职期间，得益于公司强大的计算资源，魏秀参产出了大量顶会论文，成为入职南理工的重要资本。

有网友建议，如果接触不到这些资源，可以尝试做个小众方向，也许还有一线生机。

那AI圈，哪些导师的知名度比较高呢？

如果你正好在这些组，赶紧抓住机会，趁年轻，多做一些研究，多中几篇顶会论文！

参考链接：

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/ik3kvg/d_are_there_any_examples_of_people_without/