一年一度的人工智能领域顶会之一CVPR 2022（Conference on Computer Vision and Pattern Recognition ， 计算机视觉和模式识别会议）已经放榜 ， rebuttal也截止提交 。 随着顶会论文投稿量剧增 ， 审稿人人手不够 ， 审稿质量也遭到大量吐槽 。

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知乎网友整理出近几年投稿数与中稿数统计
CVPR使用多层双盲同行评审 ， 近几年顶会评审一公布 ， 知乎上对审稿人评语的吐槽已经变成了年度必有运动 。 近日 ， 计算机视觉领域大佬迈克尔·J·布莱克也发布博客加入讨论 。 “是什么让一篇论文与众不同？许多审稿人的一个重点是新颖性 。 但什么是科学的新颖性？”布莱克在开篇提问道 。
布莱克是图宾根大学的名誉教授 ， 也是德国图宾根马克斯普朗克智能系统研究所的创始主任之一 ， 领导感知系统部门 。 布莱克是德国国家科学院Leopoldina 院士和瑞典皇家科学院外籍院士 ， 曾获IEEE计算机学会杰出论文奖（1991 年）、Marr 奖荣誉奖（1999 年和 2005 年）、2010 年 Koenderink 奖、2013 年亥姆霍兹奖和 2020 年 Longuet-Higgins 奖 。
布莱克观察到 ， 审稿人经常将复杂性、难度和技术含量（complexity, difficulty, and technicality）误认为是新颖性（novelty） 。 在科学界的同行审议中 ， 新颖性似乎暗示了这些事情 。 如果我们从审阅说明中删除“新颖”一词而用美丽代替它可能会更好 。
布莱克认为 ， 美消除了“技术”和“复杂”的概念 ， 更接近科学新颖性的核心 。 一幅画即使简单 ， 技术复杂度低 ， 也可以很美 。 论文也可以 。 毕加索的几笔画作可以像伦勃朗一幅错综复杂的画作一样美丽 。
“牢记美感 ， 让我们来看看一些常见的审稿人对新颖性的误解 。 ”布莱克写道 。
以下采访人员编译的博客原文：
把复杂当作新颖
一个想法的简单性常常与缺乏新颖性相混淆 ， 而事实恰恰相反 。 一个常见的审阅批评是“这个想法很简单 ， 只在目标优化方程的一项上改变了一点 ， 其他一切都与之前的工作相同（It just changes one term in the loss and everything else is the same as prior work.）” 。
但如果没有人想过要作这样的改变 ， 那么它实际上是新颖的 。 创造性的见解是认识到一个小的变化可能会产生很大的影响 ， 并制定新的损失（formulate the new loss） 。
这样的审阅意见让我的学生说我们应该让一个想法看起来更复杂 ， 这样审稿人才会发现它更有价值 。 我重视简单而不是不必要的复杂；越简单越好 。 更好的科学是采用现有网络并替换一个东西 ， 而非炮制一个全新的网络但只是为了让它看起来更复杂 。
把难度当作新颖
一篇论文很难进入顶级会议 ， 因此审稿人经常觉得想法和技术细节一定要很难 ， 作者必须“流血、流汗和流泪”才能配得上一篇好论文 。 尤其是没有经验的审稿人 ， 更喜欢看到作者真的很努力 。
制定一个简单的想法意味着去除不必要的东西以揭示事物的核心 ， 这是科学家可以做的最有用的事情之一 。
一个简单的想法可能很重要 ， 但也可能是微不足道的 。 这就是审稿人苦苦挣扎的地方：一个微小的想法即是一个不重要的想法 。 如果一篇论文有一个比现有技术更好的简单想法 ， 那么它很可能不是微不足道的 。 作者正是抓住了某些核心 ， 该领域的人会感兴趣 。
把惊喜当作新颖性
新奇和惊喜是密切相关的 。 从定义上讲 ， 一个新颖的想法是一个令人惊讶的想法——这是该领域没有人想到的 。 但这也有另一面 ， 因为惊喜是一种转瞬即逝的情绪 。 如果你听到一个好主意 ， 会有片刻的惊喜 ， 然后 ， 它越好 ， 它看起来就越显而易见 。 一个共同的评论是：这个想法显而易见 ， 作者只是结合了两个众所周知的想法 。