ICLR 2027కు సుమారు 50,000 అబ్స్ట్రాక్ట్లు వచ్చాయి, AI పేపర్ల వెల్లువ పెరుగుతోంది

వక్రరేఖను బద్దలు కొట్టిన అబ్స్ట్రాక్ట్ క్యూ

ICLR 2027 ఇప్పటికే సుమారు 50,000 అబ్స్ట్రాక్ట్లను స్వీకరించింది, ఇంకా సబ్మిషన్ డెడ్లైన్కు సుమారు ఒక వారం సమయం ఉంది. The Decoder నివేదికలో మొదట గుర్తించబడిన ఈ సంఖ్య, ICLR 2026 నిర్వహించిన సుమారు 19,500 చెల్లుబాటు అయ్యే సబ్మిషన్లను భారీగా మించిపోయింది — ఒకే కాన్ఫరెన్స్ చక్రంలో రెండున్నర రెట్లకు పైగా పెరుగుదల.

ఆ సంఖ్య తుది పేపర్ల సంఖ్య కాదు, నిర్వాహకులకు అది తెలుసు. అబ్స్ట్రాక్ట్ నమోదు అనేది ప్రాథమిక దశ మాత్రమే, ముందుగా నమోదు చేసుకున్న రచయితలు వైదొలగిన తర్వాత అసలైన సబ్మిషన్ మొత్తం తక్కువగా ఉంటుంది. ఆ తగ్గుదలను లెక్కించినా, ICLR 2027 గత సంవత్సరం మొత్తం కంటే చాలా ఎక్కువగా ఉంటుందని అంచనా, మూలంగా ఉన్న ఒత్తిళ్లు తగ్గే సంకేతాలు ఏమీ లేవు.

మెషిన్ లెర్నింగ్ పరిశోధన క్యాలెండర్లో చాలా వరకు ఆధారంగా నిలిచే ఒక వేదికకు, ఈ పెరుగుదల ఒక మైలురాయి కంటే ఒత్తిడి పరీక్ష లాంటిది. ఏది చట్టబద్ధమైన AI పరిశోధనగా పరిగణించాలో నిర్ణయించే వ్యవస్థ — అనామక పీర్ రివ్యూ, వాలంటీర్ రివ్యూయర్లు, పరిమిత ప్రోగ్రామ్ కమిటీ సామర్థ్యం — తాను ఎప్పుడూ కోసం రూపొందించబడని భారీ పరిమాణాన్ని మోయాల్సి వస్తోంది.

ఒకదానిపై ఒకటి పేరుకుపోతున్న మూడు శక్తులు

ఈ వెల్లువ ఒకే ఒక కారణం వల్ల రాలేదు. అనేక అతివ్యాప్తి చెందే కారణాలను నివేదికలు సూచిస్తున్నాయి, వాటిలో ప్రతిదీ సబ్మిషన్ సంఖ్యలను ఒకే దిశలో నెట్టివేస్తుంది.

విస్తృత AI బూమ్

పరిశోధన నిధులు, పరిశ్రమ దృష్టి, విద్యాసంస్థల నియామక ఒత్తిడి ప్రస్తుతం మెషిన్ లెర్నింగ్పైనే కేంద్రీకృతమై ఉన్నాయి. AI చుట్టూ ఉన్న విస్తృత ఉత్సాహ తరంగమే అబ్స్ట్రాక్ట్ వెల్లువకు ఒక కారణంగా పేర్కొనబడుతోంది — ఎక్కువ ల్యాబ్లు, ఎక్కువ బృందాలు, ఎక్కువ విద్యార్థులు ICLR పేపర్ వెంటపడటం విలువైనదని నిర్ణయించుకుంటున్నారు.

పరిహారంతో ముడిపడిన ప్రచురణ రికార్డులు

కార్పొరేట్ పరిశోధన వ్యయం గణనీయంగా పెరిగింది, కొన్ని సంస్థల్లో ఒక వ్యక్తిగత పరిశోధకుడి వేతనం — కనీసం కొంతవరకైనా — అతని ప్రచురణ రికార్డుతో ముడిపడి ఉంటుంది. అది కాన్ఫరెన్స్ సబ్మిషన్ను శాస్త్రీయ సంభాషణ కంటే పనితీరు కొలమానంగా మారుస్తుంది. రెజ్యూమేపై ఉన్న ఒక పేపర్ బోనస్ లేదా ప్రమోషన్ను ప్రభావితం చేసినప్పుడు, సబ్మిషన్ చేయాలనే, పదేపదే చేయాలనే ప్రోత్సాహం మేధోపరమైనది కాకుండా నిర్మాణాత్మకమైనదిగా మారుతుంది.

చదవడం కంటే రాయడం వేగంగా చేస్తుంది AI

అత్యంత ముఖ్యమైన కారకం బహుశా అత్యంత సరళమైనది: AI సాధనాలు పేపర్లను రూపొందించడాన్ని నాటకీయంగా వేగవంతం చేశాయి. ఒక NeurIPS విశ్లేషణలో, రచయితలు తమ సబ్మిషన్లు రాసేటప్పుడు AI సహాయాన్ని భారీగా ఆధారపడ్డారని తేలింది. ఒకప్పుడు వారాల పాటు డ్రాఫ్టింగ్, పాలిషింగ్ అవసరమయ్యే పనిని ఇప్పుడు కొద్ది సమయంలోనే సమకూర్చుకోవచ్చు, అంటే కుప్పకు మరో సబ్మిషన్ జోడించే ఉపాంత వ్యయం కుప్పకూలిపోయింది.

NeurIPS నుండి రక్షణ కోసం హెడ్జింగ్

50,000 సంఖ్యలో కొంత భాగం ప్రచురించాలనే ఉద్దేశం కాకుండా వ్యూహాన్ని ప్రతిబింబిస్తుంది. కొంతమంది రచయితలు, రంగంలోని మరో ప్రధాన వేదిక అయిన NeurIPS నుండి ఫలితాల కోసం వేచి ఉండగానే ICLRలో అబ్స్ట్రాక్ట్లను నమోదు చేస్తారు. వారి NeurIPS పేపర్ ఆమోదించబడితే, ICLR నుండి వైదొలగాలని ప్లాన్ చేస్తారు.

ఏ వ్యక్తిగత పరిశోధకుడికైనా, క్రూరమైన ఉద్యోగ మార్కెట్ను, సుదీర్ఘ సమీక్ష క్యాలెండర్ను నిర్వహించడానికి ఇది సహేతుకమైన మార్గం. సామూహికంగా, ఇది నిర్వాహకులు ప్లాన్ చేయాల్సిన సంఖ్యలను పెంచుతుంది, అబ్స్ట్రాక్ట్ సంఖ్యలు అందించే సంకేతాన్ని వక్రీకరిస్తుంది, ఇప్పటికే వేడిగా నడుస్తున్న పైప్లైన్కు పరిపాలనా శబ్దాన్ని జోడిస్తుంది.

పీర్ రివ్యూ ఇప్పటికే పగుళ్లు పడుతోంది

ICLR 2026, మరింత పెద్దదైన ICLR 2027 ఎలా ఉండగలదో అనే అసహ్యకరమైన ప్రివ్యూను అందించింది. ఆ చక్రం నాణ్యత లేని, AI-జనిత సబ్మిషన్లతో, పీర్-రివ్యూ ప్రక్రియపైనే నమ్మకాన్ని దెబ్బతీసిన సమీక్షలతో కష్టపడింది.

రచయితలు కల్పిత ఉల్లేఖనాలతో నిండిన పేపర్లను సమర్పించారు — నమ్మదగినవిగా కనిపించే, కానీ ఎక్కడికీ చూపని సూచనలు. అదే సమయంలో, నిర్వహించలేని పనిభారాన్ని ఎదుర్కొంటున్న రివ్యూయర్లు, తమ క్యూల్లోకి వస్తున్న పదార్థ పరిమాణానికి అంతకంతకు అనుగుణంగా నడవడానికి AI సాధనాల వైపు మొగ్గారు.

తనను తాను బలపరుచుకునే లూప్

ఈ డైనమిక్ చక్రీయమైనది. చవకైన జనరేషన్ సబ్మిషన్ పరిమాణాన్ని పెంచుతుంది, అది రివ్యూయర్ దృష్టిని సాగదీస్తుంది, అది ఆటోమేటెడ్ రివ్యూయింగ్ను ప్రోత్సహిస్తుంది, అది రచయితలు నమ్మాల్సిన మూల్యాంకనాల విశ్వసనీయతను మరింత దెబ్బతీస్తుంది. ఈ చక్రంలో ఇంకా ఎక్కువ పేపర్లు వస్తున్నందున, ICLR 2026 చుట్టూ వెలువడిన ఫిర్యాదులు సద్దుమణగడం కాకుండా మరింత గట్టిగా వినిపించే అవకాశం ఉంది.

50,000 అబ్స్ట్రాక్ట్ల కాన్ఫరెన్స్ రంగం నుండి ఏమి కోరుతోంది

దీని ప్రభావాలు ప్రోగ్రామ్ కమిటీ నుండి కాన్ఫరెన్స్ నిర్ణయానికి దిగువన ఉన్న ప్రతి ఒక్కరి వరకు వ్యాపిస్తాయి.

• రివ్యూయర్ సరఫరాయే కట్టుబడి ఉన్న పరిమితి. అర్హత కలిగిన వాలంటీర్ల సమూహం సబ్మిషన్ల సమూహంతో పాటు పెరగదు. ప్రతి అదనపు వెయ్యి అబ్స్ట్రాక్ట్లను అదే పరిమిత అకడమిక్ బృందం మోస్తుంది, భారం పెరిగే కొద్దీ మూల్యాంకన నాణ్యత తగ్గుతుంది.
• సంకేతాలు మరింత శబ్దభరితంగా మారుతాయి. ఆమోదం రివ్యూయర్ కేటాయింపు లాటరీపై ఆధారపడినప్పుడు, కాన్ఫరెన్స్ పేపర్ పరిశోధన నాణ్యతకు బలహీన సూచికగా మారుతుంది — యజమానులు, నిధిదాతలు దాన్ని బలమైన సూచికగా పరిగణించినప్పటికీ.
• ధృవీకరణే అడ్డంకిగా మారుతుంది. కల్పిత ఉల్లేఖనాలు, యంత్ర-జనిత వచనం పనిని చదవడం నుండి తనిఖీ చేయడం వైపు మళ్లిస్తాయి — ఇది నెమ్మదైనది, తక్కువ ప్రతిఫలం ఇచ్చేది, డెడ్లైన్ ఒత్తిడిలో సులభంగా దాటవేయగలిగేది.
• వైదొలగడం వల్ల కలిగే కలకలం ప్రణాళికను వక్రీకరిస్తుంది. హెడ్జ్ చేసిన సబ్మిషన్లు అంటే అధికారిక అబ్స్ట్రాక్ట్ సంఖ్య నిజమైన ఆసక్తిని అతిగా చూపుతుంది, ఇది రివ్యూయర్ నియామకం నుండి వేదిక లాజిస్టిక్స్ వరకు ప్రతిదాన్ని క్లిష్టతరం చేస్తుంది.

ఇది తర్వాత ఎక్కడికి వెళ్తుంది

ICLR 2027 తుది సబ్మిషన్ సంఖ్య 50,000 కంటే తక్కువగా ఉంటుంది, కాన్ఫరెన్స్ ఇప్పటికీ పనిచేస్తుంది. కానీ ఈ పథాన్ని విస్మరించడం కష్టం. రెండు చక్రాల క్రితం, సుమారు 19,500 చెల్లుబాటు అయ్యే సబ్మిషన్లు భారీగా కనిపించాయి; ఈరోజు, 50,000కు దగ్గరగా ఉన్న అబ్స్ట్రాక్ట్ క్యూ కొత్త ప్రాతిపదికలా కనిపిస్తోంది.

ఈ రంగం ఇప్పుడు ఎదుర్కొంటున్న అసౌకర్యకరమైన ప్రశ్న, AI ఒక పేపర్ రాయడంలో సహాయపడగలదా అనేది కాదు — అది స్పష్టంగా సహాయపడగలదు — కానీ పరిశోధనను మూల్యాంకనం చేయడానికి నిర్మించిన సంస్థలు, తాము ఇప్పుడు నిర్ణయించాల్సిన ఉత్పత్తితో పాటు నడవగలవా అనేది. కాన్ఫరెన్స్లు రివ్యూయర్లను జోడించవచ్చు, చక్రాలను కుదించవచ్చు, డెస్క్-రిజెక్షన్ విధానాలను కఠినతరం చేయవచ్చు లేదా కల్పిత సూచనలపై మరింత పదునైన తనిఖీలను ప్రవేశపెట్టవచ్చు. ఆ పరిష్కారాల్లో ఏదీ లోతైన ప్రోత్సాహకాన్ని పరిష్కరించదు: సబ్మిషన్ల సంఖ్యకు, వాటిలోని సారాంశం కంటే ఎక్కువ నమ్మకంగా ప్రతిఫలం ఇచ్చే పరిశోధన సంస్కృతి.

ప్రస్తుతానికి, నిర్వాహకులు, రివ్యూయర్లు, రచయితలు అందరూ ఒకే కౌంట్డౌన్ను గమనిస్తున్నారు. ICLR 2027 డెడ్లైన్ కొన్ని రోజుల్లో ఉంది, అబ్స్ట్రాక్ట్ లెక్క ఇప్పటికే సాధారణ సంవత్సరం ఎలా ఉండాలో తిరిగి రాస్తోంది.

ఈ వ్యాసం The Decoder నివేదిక ఆధారంగా రూపొందించబడింది. అసలు వ్యాసాన్ని చదవండి.