國際機器學習大會ICML 2025的錄用結果終于揭曉，吸引了全球學術界的廣泛關注。本屆大會共接收了12107篇有效投稿，經過嚴格評審，最終有3260篇論文脫穎而出，錄用率高達26.9%，再創新高。

近年來，ICML的投稿數量持續攀升，從2023年的6538篇，到2024年的9653篇，再到今年的12107篇，漲幅高達28%。這一趨勢不僅反映了機器學習領域的蓬勃發展，也體現了學術界對ICML這一頂級會議的認可和重視。

作為機器學習領域的三大頂級會議之一，ICML與NeurIPS、ICLR齊名，每年都吸引著眾多頂尖學者和研究人員的參與。今年，ICML將迎來其第42屆盛會，將于7月13日至7月19日在加拿大溫哥華會議中心舉行。

然而，盡管ICML的影響力日益擴大，但今年的評審過程卻飽受爭議。不少研究人員對評審質量表示擔憂，指出存在多處錯誤和不負責任的評審行為。有科學家甚至曬出自己的論文評審結果，表示盡管審稿人給予了高度評價，但論文卻仍被直接拒稿，令人費解。

一位來自KAUST的計算機科學家表示，他提交的論文在評審過程中并未收到任何負面意見，但最終卻被拒稿。他曬出的審稿意見顯示，審稿人高度評價了論文的技術結果和理論貢獻，對實證評估也基本滿意，但結果卻令人失望。

還有研究人員指出，今年的評審過程中存在多處復制粘貼錯誤，甚至有審稿人未完成評審就提交的情況。這些錯誤和疏忽嚴重損害了評審的公正性和權威性，引發了廣泛質疑和批評。

盡管如此，仍有不少研究團隊在ICML 2025上取得了驕人的成績。杜克大學的陳怡然教授團隊共有5篇論文被錄用，其中一篇還與賓州州立大學合作，被選為Spotlight Poster。北大計算機系張銘教授團隊也有4篇論文成功入選，與去年持平。

來自UC伯克利的博士后研究Xuandong Zhao也激動地曬出了自己三篇被錄用的論文，展示了他在機器學習領域的深厚造詣。新加坡國立大學的Kun Zhou則有一篇關于神經編碼器Muffin的論文被錄用，該論文能夠在多種音頻類型中實現高保真音頻壓縮，具有很高的實用價值。

盡管評審過程中存在一些問題，但ICML 2025仍然吸引了大量高質量的研究成果。這些成果不僅推動了機器學習領域的發展，也為學術界和工業界提供了新的思路和方法。相信在未來的日子里，ICML將繼續發揮其重要作用，引領機器學習領域不斷前行。