期刊主编揭示：论文内卷正在削弱同行评审制度
Steve Midway坐在办公桌前，凝视着屏幕上刚送达的稿件。他是美国路易斯安那州立大学的教授，同时担任一家科学期刊的主编，经手过成千上万篇论文。而这篇稿件并无特殊之处，既没有惊世发现，也没有炫目图表，只是一项扎实的研究成果。真正让他困扰的，从来不是评判论文是否值得发表，而是找谁来评审？近日，Midway在slate网站撰文表达了作为期刊主编的忧虑。当发表变得"疯狂"在公众印象中，科学研究向来严谨审慎，经得起推敲。学术论文从实验设计、数据验证到专家审核，每道环节都严格把关。同行评审虽不完美，却是整个流程
AI 重塑评审格局：传统期刊或将成历史
近来，学界团队论文造假的举报风波，再度让学术诚信缺失与审核机制漏洞成为社会焦点。舆论多集中于抨击浮躁学风及追责失德学者。然而，若站在高校科研工作者的立场，比起纠结个案是非，更应立足时代巨变，透过此次风波，洞察人工智能技术对传统论文发表及学术评审体系带来的颠覆性冲击。这场变革正从底层重构学术评价规则，彻底改写延续数十年的科研生态。学术论文乃是科研人员承载创新成果、传递学术思想的核心载体。论文发表的本质，实为一套规范化的学术共享机制：研究者以严谨、审慎且标准化的笔触梳理科研发现，借由期刊或学术会议投稿，实现成
AI审稿：效率与风险的权衡
你有没有想过，未来评判你呕心沥血写出的科学论文的，可能不再是人类专家，而是一个AI？随着投稿量激增，科学家们忙不过来，不少顶级学术会议已经开始悄悄让 AI 参与审稿。这听起来高效又酷炫，但一篇研究 [1] 却给这股热潮泼了一大盆冷水。研究者们通过大量实验发现，让今天的 AI 当审稿人，不仅可能让所有论文都变得“千篇一律”，而且你甚至只用花两块多钱，就能轻易骗它给你的论文打出高分。第一个问题：AI审稿人是个“复读机”这篇研究的第一个发现，叫做“蜂群思维”效应。简单说，就是AI审稿人没有自己的“个性”和独到见
Nature重磅：首个端到端自动化科研系统The AI Scientist问世
点击上方蓝字，关注我们论文信息题目Towards end-to-end automation of AI research期刊Nature发表时间2025作者Chris Lu (牛津大学), Cong Lu (不列颠哥伦比亚大学), Robert Tjarko Lange (牛津大学), Yutaro Yamada (Sakana AI), Shengran Hu (不列颠哥伦比亚大学), Jakob Foerster (牛津大学), David Ha (Sakana AI), Jeff Clune† (
重磅 | AI 科学家实现科研全流程自动化
点击上方蓝字，关注我们论文题目：Towards end-to-end automation of AI research论文中文译名：迈向人工智能研究的端到端自动化作者团队：Chris Lu, Cong Lu, Robert Tjarko Lange, Yutaro Yamada, Shengran Hu, Jakob Foerster, David Ha, Jeff Clune发表期刊：Nature发布日期：2026年3月25日DOI编号：10.1038/s41586-026-10265-5Abstra
AI Scientist v2：论文被顶会接收，科研领域迎来变革？
这个项目的影响力或许远超你的想象。AI Scientist v2 是 Sakana AI 推出的全自动科研系统。它能够自主提出假设、设计实验、运行代码、分析数据并撰写论文——而且，其撰写的论文已经通过同行评审，并被 ICLR 2025 Workshop 接收。这是人类历史上首篇完全由 AI 编写并通过同行评审的学术论文。从问题提出到论文产出，全程无需人工干预：v1 类似于「在既定赛道上奔跑」——AI 在预设模板内进行优化。虽然成功率较高，但创新性有限。v2 则如同「在广袤原野中探索」——不提供模板，AI
AI科研新突破：全自动论文生成系统问世
你敢相信吗？一篇完全由 AI 自主完成的学术论文，通过了人类的同行评审，被学术 Workshop 正式接收。 这不是科幻，这是 Sakana AI 团队刚刚开源的 AI-Scientist-v2 做到的事情。AI-Scientist-v2 是一个端到端的自动化科学研究系统。给它一个研究方向，它会自己提出假设、设计实验、运行代码、分析数据、撰写论文。整个过程不需要人类介入——从 idea 到完整的 PDF 论文，全由 AI 完成。Sakana AI 在 2024 年发布了 AI-Scientist-v1，那
AI水印筛查拒497篇论文
编译 ｜徐锐近日，据《自然》报道，将于7月在韩国首尔举行的2026国际机器学习大会（ICML） “拒”了497篇论文，约占提交论文总数的2%，原因是这些论文的作者在对其他会议论文进行同行评审时，违反了人工智能（AI）的使用政策。ICML实行互评政策，除特殊情况外，每位向大会提交论文的作者都必须参与其他会议论文的评审。会议组织者在分发给评审人员的研究论文中隐藏了水印，以此检测违规使用AI的情况。违规使用大语言模型（LLM）生成同行评审内容的人，其论文会被大会拒绝。会议组织者介绍，水印添加了只有LLM才能识别
AI评审违规引学术会议拒稿潮
最近，《自然》杂志披露，2026年7月在首尔举办的国际机器学习大会（ICML）拒绝了497篇论文，占提交总量的2%，原因在于这些作者在评审其他会议论文时违反了AI使用规定。 ICML采用互评机制，除非特殊例外，所有提交论文的作者都需参与其他会议论文的评审。组织者通过在评审材料中嵌入水印来检测AI违规使用。任何利用大型语言模型（LLM）撰写评审内容的，其论文将被大会拒绝。 组织者解释，水印加入了仅LLM能识别的隐藏指令，使其生成含特定短语的评审。例如，同时包含“该手稿的关键思想涉及”和“这项研究涉及的一个重
AI Scientist v2 问世：全球首篇 AI 论文获同行认可
倘若人工智能既会编程，又能独自开展科研、撰写文章并经受住专家检验——科学探索的明天已然到来。2024 年 8 月，日本初创企业 Sakana AI 推出了一项令学术界瞩目的成果——The AI Scientist（AI 科学家）。该系统可实现科研全流程自动化：涵盖假设构建、实验规划、代码运行、数据分析直至完成完整学术文稿。然而这仅仅是序幕。2025 年 4 月，Sakana AI 发布了 AI Scientist v2——第二版 AI 科学家。此次，它实现了历史性的跨越：成为全世界第一个全 AI 产出且通