一篇ICLR 2020的论文在拿到完美的满分评价(8-8-8)后，额外的两位审稿人连续给了2个1分评价。你怎么看？
ICLR 2020采用Open Review 进行评审，每篇论文一般分配3名审稿人，分数区间为1-8分。不过实际上审稿人能给的分数只有4个档次：
因此，这篇论文最终评分(8-8-8-1-1)的结果，令不少人感到吃惊和不解。
让我们先还原一下故事线日：评审结果公布，所有三位审稿人都给了8分，尽管审稿人提及了该论文缺少与预训练的Transformers模型进行比较；
10月31日：领域主席评论说，这篇论文缺少与“非RNN”语言模型进行比较；
10月31日:区域主席评论说，这篇论文没有与“非rnn”语言模型进行比较，即transformers模型；
11月底：领域主席为该论文分配了两名额外的审稿人，并直接告诉他们不要忘了审查一下transformers问题；
12月2日和3日：两位额外的审稿人由于论文缺少比较和相关文献，都给了低分。
一句话总结：我们提出一种新颖的更大上下文(larger-context)的语言模型来同时捕获语法和语义，使它能够生成高度可解释的句子和段落
为了从文本语料库中同时捕获语法和语义，我们提出了一个新的larger-context 语言模型，该模型通过动态的深度主题模型来提取递归的分层语义结构，以指导自然语言的生成。该模型超越了传统的忽略长程词依赖关系和句子顺序的语言模型，不仅捕捉了句子内的单词依赖，而且捕捉了句子间的时间转换和主题依赖。为了进行推理，我们将随机梯度MCMC和递归自编码变分贝叶斯相结合。在大量真实文本语料库上的实验结果表明，该模型不仅优于最先进的larger-context 语言模型，而且能够学习可解释的递归多层主题，生成语法正确、语义连贯的各种句子和段落。
关键词：贝叶斯深度学习，recurrent gamma belief net，更大上下文的语言模型，变分推理，句子生成，段落生成
审稿人4对这篇论文给出了最低分“1”，他评价道：本文提出了一种将文档级主题模型信息集成到语言模型的技术，虽然其基本思想很有趣，但他认为最大的问题是论文一开始的误导性断言。在第一节的第二段，论文声称基于RNN的LMs经常在句子之间做出独立的假设，因此他们开发了一个主题建模方法来对文档级信息建模。他一一列举了论文中关于这一断言的存在的问题。
审稿人5认为这篇论文的模型描述很混乱，许多陈述没有适当或足够的理由。他仔细列举了论据，最后评论道，虽然论文有一些有趣的结果，并且与其他模型相比PPLx最低，但他不认为这篇论文可以接收。
审稿人1对这篇论文给出了最高分：8分，评审意见总结道：这是一篇写得很好的论文，表达清晰，有一定的新意。该方法具有良好的数学表达和实验评估。结果看起来很有趣，特别是对于捕获长期依赖关系，如BLEU分数所示。一个建议是，与基线方法相比，作者没有对所提出方法的复杂性进行计算分析。
审稿人2同样对这篇论文给了8分满分。尽管提出了几点改进的建议，但审稿人2总结说：我认为这是一篇写得清晰的论文，有很好的动机，模型也很有趣。有很好的结果，以及大量的后续分析。我认为这是可以接受发表的可靠文章。
最后，审稿人3也对这篇论文赞誉有加，给出了8分。评审意见认为，虽然模型的新颖性有限，但所提出的模型的学习和推理是非凡的。此外，与SOTA方法相比，论文还展示了该方法在语言建模方面的性能改进，说明了该方法的重要性。
从一举拿下3个8分，到连续2个1分遭遇滑铁卢，如此戏剧性的结果在Reddit论坛上引起了热议。网友的关注点主要在于：
Reddit用户yusuf-bengio说：“到目前为止，审稿过程都是有效的。我唯一关心的是这两位额外的审稿人，他们是‘随机’分配的吗？”
他认为，接受一篇糟糕的论文比拒绝一篇好论文后果更严重。拒绝一篇好论文会伤害作者，但接受一篇糟糕的论文会伤害整个研究社区的诚信。
他不是特指这篇论文糟糕，但从结果来看，(8,8,8,1,1)的评分是荒谬的。科学，特别是机器学习的研究是建立在同行评审过程的信任基础上的。当我们看到一篇被ICLR/ICML/NeurIPS接受的论文时，我们通常相信审稿人对该论文的评价是正确的。
有人认为：“这两位审稿人可能是想让这个分数得到高级AC的注意，他们真的认为这篇论文不应该被接受。”
有人怀疑地说：“事情发展的时间线、还有两名额外的审稿人都太奇怪了…这篇论文可能真的很差……但在最后一刻增加审稿人似乎动机不纯。openreview里面很多论文的评审意见都很糟糕(评分也很低)，但是AC几乎从来不会为那些论文增加审稿人，而这里的情况，AC一致决定分配两个额外的审稿人……”
也有读者对两名额外审稿人的做法表示赞同，用户akarazniewicz说：我只是简要阅读了这篇论文。在我看来，从审稿质量来看，新的两位审稿人实际上花了更多时间，分析并试图理解论文。这些评论没有任何问题，实际上可以帮助作者进行下一步的工作。
从AC的角度来看，指派额外的审稿人(不管是不是随机指定)肯定比简单地否决原来评审的几个8分更好。后者可能会引起更多的质疑。
这篇论文看起来很有趣，但是最近在语言建模和生成方面的SOTA成果主要基于Transformer的模型。然而，该论文很明显缺失了任何与这些模型的比较，甚至都没有提及。我想知道：作者是否与任何模型比较过？我怀疑这些模型在某种程度上已经能够捕获主题，并且可能排除了对该论文中提出的方法的需要(但如果证明这是错误的我会很高兴)。
Reddit用户fmai认为，不管这篇论文是好是坏，AC都对任何没有在当前SOTA的方法之上进行改进的方法不感兴趣，即使所提出的方法可能很创新，并在很大程度上改进了baseline模型。
这种态度扼杀了创新和进步。因为如果没有那些不遵循当时看起来最有前途的研究方向的人，ML就不会发展到现在的程度。
最后，当主席要求新审稿人注意某些方面时，还会出现其他偏见，并暗示他们应相应地降低分数。“没有偏见”是不可能的标准，但这并不能成为一切偏见的借口。
也有人对作者在评论区对领域主席的回应感到可疑，coolontheintenet说：
作者在评论区对领域主席的反应极为可疑。当AC问他们：你的论文看起来很有趣，但是你能把它和Transformer比较一下吗，因为这个是SOTA？他们用各种(相当没有说服力的)理由回答说，他们认为没有必要进行比较。AC再次回复说：很好，但我还是希望看看比较。然后他们回复说他们已经削弱了他们在论文中的主张，现在他们只声称模型的表现优于SOTA RNNs，这基本上意味着他们承认他们的方法并不比Transformer更好了。因此，作者似乎试图掩盖Transformer存在的事实，这是荒谬的。我完全可以理解领域主席要求更多审稿人。
这反映了当今机器学习中一个普遍存在的问题。评审是如此混乱，许多提交到顶级会议的论文有巨大的差异。事实上，一篇论文同时得到完美评价和最低分数都是很普遍的。我不知道确切原因，但我认为这与该领域的快速发展有关：一篇论文为投稿到下一个大型会议被上传到arxiv后，立刻就有很多跟踪该研究的论文出现。再加上这个领域的大量研究，每年会议的压力/截止日期(而不是每月或每周的科学期刊)，就会发生这样的事情。
很有可能给一篇论文被分配3个不相关的审稿人，然后得到高分，或者正好相反(不理解论文的白痴审稿人会给很低分数——有很多高被引、但被拒绝的论文)。也很有可能指派专家评审员(比如这次事件)……
未来将是公开、开放的审稿，就像那些被拒绝的论文的被引次数远远超过被接受的论文。
这不是ICLR 2020第一次受到质疑了。由于投稿量大幅增加，ICLR 2020的审稿质量被指责“惨不忍睹”，审稿人资质雪崩，让人怀疑这个被誉为深度学习顶会 “无冕之王” 的会议是否能真正评出最优秀的论文。ICLR 2020共收到近2600篇投稿，相比ICLR 2019的1580篇论文投稿，今年增幅约为62.5%，竞争尤其激烈。
ICLR 2020竟然有47%的审稿人从来没有在本领域发表过论文。。。投稿量远远大于合格审稿人群所能（超负荷）承受的程度，会使得顶会逐个垮塌。。。
在7583位ICLR 2020审稿人中，1078人“不了解该领域”；2484人“读过该领域的很多论文”；2604人“发表过1-2篇论文”；1417人“在该领域发表论文很多年”。这样计算，47%的审稿人从来没有在该领域发表过论文！
周志华表示，open review仅当参与者都是相当level的专家才有效，否则更容易被误导。学术判断不能“讲平等”，一般从业者与高水平专家的见识和判断力不可同日而语，顶会能“顶”正是因为有高水平专家把关，但现在已不可能了。
加州大学伯克利分校教授马毅、清华大学副教授刘知远等都转发了这条微博，并发表了自己的看法。
这则消息立即引发了网友的热烈讨论，内容直指当前同行评议体系的缺陷。一方面，AI顶会文章投稿数量逐年激增，审稿人数量有限，质量下降在所难免。但更多的是审稿机制本身的缺陷，如审稿人权限过大，缺乏监督、很容易谎报资历，严重影响文章质量。
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