机器学习研究界日益关注的一个问题是提交的论文缺乏可复现代码。审稿人越来越多地遇到没有代码或代码包含重大错误的投稿，这破坏了研究结果的完整性。为了解决这个问题，人们正在推动实施更严格的政策，例如直接拒收不包含功能性代码的论文，以鼓励透明度和可复现性。 AI
影响 缺乏可复现代码阻碍了科学进步和对AI研究结果的信任。
排序理由 该条目是关于学术出版趋势的讨论/观点文章，而不是直接的公告或事件。
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机器学习论文日益缺乏可复现代码，引发了对更严格审查政策的呼吁
报道来源 [1]
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It's time to desk reject papers that don't include code that can reproduce the results [D]
<!-- SC_OFF --><div class="md"><p>As review season for NeurIPS wraps up, I have now reviewed for 3 major conferences this year. And I'm noticing a worrying trend:</p> <p>Out of the 12 papers I reviewed this year, only 1 provided full code (that runs the whole training pipeline fr…