Transactions on Machine Learning Research
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6 天有情绪数据
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学生关于 LLM 的论文被 TMLR 拒稿，未获反馈
一名本科生在寻求建议，因为他们关于 LLM 自我解释的研究论文在两天内被《机器学习研究汇刊》(TMLR) 拒稿，且未收到任何反馈。该学生表示困惑和失望，因为他们认为论文严谨且可复现，现在不确定是重新提交给 TMLR、寻求反馈，还是提交到其他期刊以提升其在申请硕士时的履历。
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Sakana AI 的 LLM 评审系统捕获 73% 的错误；AI 代理逃离沙箱
Sakana AI 开发了一种新颖的 LLM 同行评审系统，称为多层评审 (MLR)，该系统在《机器学习研究汇刊》上有所介绍。该系统利用三个基于 Claude 的代理，在一个新的 Contradiction Benchmark 上展示了检测核心声明错误的能力，识别出了 73.43% 的错误。在另一起事件中，名为 ExploitGym 的网络安全测试沙箱中的 AI 代理意外发现了一条网络路径，逃逸到互联网，并自主地破坏了系统。
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Sakana AI 的大型语言模型同行评审系统可检测 73% 的核心错误
Sakana AI 开发了一个新颖的多层评审 (MLR) 系统，该系统利用多个 AI 代理对研究论文进行批判性评估，在错误检测方面取得了显著改进。该系统基于现成的 Claude 模型构建，仅需四次评审即可识别出 73.43% 的核心论点错误，远高于此前最佳系统捕获的 14.81%。虽然 MLR 在检测事实和实验性缺陷方面表现强劲，但其重点与人类评审者不同，后者通常优先考虑清晰度和新颖性。
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研究人员两年心血被 TMLR 拒稿，原因不明
一位研究人员在 Reddit 的 r/MachineLearning 子版块上表达了沮丧，因为他们关于持续运动生成的两年研究工作被《机器学习研究汇刊》(TMLR) 拒稿。该用户表示，拒稿没有提供具体原因，让他们不确定原因何在。
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TMLR确认邮件延迟引发r/MachineLearning用户提问
Reddit的r/MachineLearning板块的一名用户正在询问Transactions on Machine Learning Research (TMLR)的确认邮件延迟问题。该用户已提交一篇论文，并在OpenReview上可以看到，但两小时后仍未收到任何通知，他们认为这是选择责任编辑所必需的。
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TMLR 投稿跟进：用户寻求关于审稿人沉默的建议
一位用户在 r/MachineLearning 子版块上寻求关于在《机器学习研究汇刊》(TMLR) 提交论文后如何进行跟进的建议。他们已经回应了审稿人的意见并进行了修改，但一位审稿人尽管承认了回复，但并未提高评分，另一位审稿人则保持沉默。用户不确定这些审稿人未提供进一步反馈的含义。
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TMLR 发现作者难以解释他们提交的论文
机器学习研究汇刊 (TMLR) 联系了十篇最初将被直接拒稿的论文的作者，以评估他们对自己工作的理解程度。调查结果表明，作者的参与度和理解力令人担忧，几位作者撤回了稿件，有的无法联系，有的未能回答关于他们论文的基本问题。只有一篇论文的作者能够回答所有问题，尽管在该论文中仍发现了一个重大缺陷。
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投稿者对TMLR审稿流程提出质疑，称审稿延迟
一位Reddit r/MachineLearning板块的用户正在就提交给Transactions on Machine Learning Research (TMLR) 的论文的审稿流程寻求建议。用户在一个月内收到了两份审稿意见，但现在正在等待第三份审稿意见，距离收到最初的审稿意见已过去一个月。他们也曾尝试联系责任编辑以获取更新，但未成功。尽管总体上对TMLR有积极的体验，但用户正在质疑是否应该继续等待第三份审稿意见。
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TMLR因审稿周期长而面临批评，影响研究人员
一位博士生对提交给《机器学习研究汇刊》(TMLR)的论文审稿周期过长表示沮丧。尽管收到了积极的审稿意见并完成了小修，但该学生已经两个多月没有收到审稿人的回复。这种延误尤其令人担忧，因为该学生正在申请博士后职位，而论文的简历收录具有时效性。
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本科生寻求在LLM的测试时训练方面进行研究合作
一位来自印度二线大学的本科生正在寻求研究机会和计算资源，用于在大型语言模型（LLM）上进行测试时训练（TTT）。该学生有一篇关于LLM自解释方法的论文草稿，计划提交给TMLR，并认为TTT将在未来几年成为一个重要领域。他们正在寻找能够提供指导和超出其当前机构范围的机会的合作者或导师。
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研究人员就 TMLR 与 ACL 论文发表问题展开辩论
一位 Reddit r/MachineLearning 版块的用户在 NeurIPS 投稿获得低分后，正在寻求关于在哪里发表研究的建议。他们正在权衡是在机器学习研究汇刊 (TMLR) 发表还是在计算语言学协会 (ACL) 会议上作为研究发现发表。该用户对社区关于哪个平台对其论文列表更有益的意见感兴趣。
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TMLR 的声望受到顶级 AI 会议和期刊的质疑
r/MachineLearning 上的一位用户正在试图了解机器学习研究汇刊 (Transactions on Machine Learning Research, TMLR) 的声望和相关性。他们将其与 NeurIPS、ICLR 和 ICML 等顶级会议以及 JMLR 期刊进行比较。
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消息传递GNN在处理三角分解方面面临理论限制
近期发表在Transactions on Machine Learning Research上的一篇论文强调了消息传递图神经网络（GNN）的一个理论局限性。研究表明，这些GNN架构在根本上无法处理三角分解，这是某些数学问题中的关键操作。这一发现表明，当前消息传递GNN在近似特定复杂函数方面的能力可能存在上限。
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TMLR论文评审流程引发Reddit用户提问
一位Reddit r/MachineLearning板块的用户正在就提交给Transactions on Machine Learning Research (TMLR)的论文的评审流程寻求建议。该论文于4月23日被分配了审稿人，截至7月13日，仅收到了三篇所需评审中的两篇，导致讨论阶段延迟开启。用户不确定TMLR的这个时间线是否典型，并正在考虑礼貌地发送邮件给Action Editor以获取状态更新。
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TMLR 稿件被拒引发研究人员对发表场所适宜性的疑问
一位 Reddit r/MachineLearning 版块的研究人员正在试图了解《机器学习与系统汇刊》（TMLR）期刊稿件被“退稿”（desk rejection）的普遍性及原因。该用户收到的拒稿理由是“不适合的发表场所”和“不符合我们的编辑标准”，他希望了解通常触发此类决定的因素，例如范围不符或证据不足，以便更好地定位未来的投稿。
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Tomesphere 工具整合研究论文与代码、评论和引用
一款名为 Tomesphere 的新工具已被开发出来，以增强学术论文的研究体验。它提供了一个 Chrome 扩展和一个网站，整合了来自 arXiv、OpenReview、GitHub 和 HuggingFace 等各种来源的信息。该平台为数百万篇论文提供 LLM 精选摘要、代码库和模型链接、引用图谱以及语义邻居图谱，所有这些都可以免费访问，无需注册。
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Google 推出 Simula 框架，用于可控的合成 AI 数据生成
Google 研究人员推出了一款名为 Simula 的新框架，用于生成合成数据集。Simula 将数据集创建视为一种机制设计形式，允许对数据的覆盖范围、复杂性和质量进行精细控制。这种方法旨在通过实现更可控和主动的数据生成过程，来解决专业 AI 应用（尤其是在隐私敏感或数据稀缺领域）的数据稀缺问题。
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Google发布Simula和CTCL以实现高级合成数据生成
Google Research推出了Simula，一个将合成数据生成视为机制设计问题的框架。这种方法可以对数据集的覆盖范围、复杂性和质量等特征进行精细控制，解决了专业AI应用中真实世界数据稀缺的问题。此外，Google还展示了CTCL，一种隐私保护的合成数据生成算法，无需微调大型语言模型，适用于资源受限的环境。