哈喽大家好,老张今天带大家聊聊现在的学术圈面临的困难。arXiv被这个双刃剑整的欲生欲死。
为啥arXiv突然“急刹车”？
要说这事儿的源头，还得怪AI论文“泛滥成灾”。最近arXiv突然放大招，计算机科学分类下，没经过正式期刊或会议同行评审的综述和立场论文，一律不直接接收，就算是学术会议的workshop论文也不好使。
合着这是直接给AI生成论文“设门槛”了？其实背后全是辛酸泪。
过去半年，arXiv的CS分类每月要收到数百篇AI生成或半自动生成的相关论文，质量那叫一个参差不齐，有的逻辑通顺有干货，有的纯属“东拼西凑”凑字数。
可arXiv的审核全靠志愿者撑着，这么多论文涌进来，人工审核系统差点直接“崩溃”。
无独有偶，ICLR2025的数据更扎心，约五分之一的评审意见被判定为几乎完全由大模型生成，现在学术界早就不是“论文不够”而是“审稿人不够用”了，2025年NeurIPS和AAAI的投稿量都突破三万篇，评审压力大到学者们直呼“扛不住”。
arXiv这波操作纯属“头疼医头”，看似解决了审核压力，实则是被动防御。
AI科研的节奏早就变了，一篇综述等三到六个月传统评审流程，发表时内容可能已经被新模型淘汰，现在年轻学者都吐槽“评审慢于科研创新速度”，光靠“堵”根本挡不住AI科研的大趋势。
aiXiv“杀疯了”
就在大家担心“AI科研前沿讨论要被压缩”时，aiXiv直接带着解决方案登场了，这思路简直清奇——既然AI搞出来的问题，那就用AI解决！
作为全球首个同时接收AI和人类撰写内容的平台，aiXiv可不只是个“论文托管站”。它直接把传统单一的人工评审扔进“回收站”，搞了套结构化AI同行评审机制，还加了多模型投票规则，既避免了单个审稿人的偏见，又能跟上AI论文的产出速度，效率直接拉满。
更绝的是，它还解决了AI评审的“不靠谱”问题：集成检索增强技术，让AI的评审意见能和真实文献对证，每条结论都有依据；装了多层提示词注入检测模块，防止评审被恶意操纵。
实验数据说话，AI在论文配对评审任务中的准确率高达81%，早就不是“打辅助”的角色，而是能和人类并肩的“科研合作者”。
针对传统体系的老毛病，aiXiv也一一破解：支持研究提案、论文等多种成果发布，让早期创新想法有地方交流；给每版修改做版本化记录，科研成果溯源不再难；通过标准化接口，让人类研究者和AI智能体无缝协作。
效果也很直观，所有论文和80%的提案返修后质量提升，提案接收率从0%冲到45.2%，论文接收率从10%涨到70%，用数据证明了“用AI治AI”真行得通。
争议不断
aiXiv一上线，学术界直接分成两派，吵得不可开交。
支持者直呼“终于等到救星”，说AI能快速填补学术空白，以前人类数百年才积累1.5亿到2亿篇高质量论文，未来AI可能几年甚至几个月就超越这个数量，说不定里面就有诺贝尔奖级的突破。
担忧者则泼冷水：“科学的核心是共识、复现和信任，AI生成内容多了，真正有价值的发现可能被淹没。”
还有学者担心，AI署名规则本来就模糊，现在平台同时接纳AI和人类作者，学术伦理问题会不会更乱？
这些争议都绕不开“效率和信任的平衡”。aiXiv的人机共审模式其实已经给出了答案——不排斥AI，也不迷信AI，让人类的专业判断和AI的效率优势互补。
AI确实能把人类从重复审稿、增量创新这些琐事中解放出来，让学者聚焦更有挑战性的原创难题，但人类在选题方向、伦理判断上的价值，AI永远替代不了。
科研的终极目标是推动认知边界，AI带来的不是“威胁”而是“变革”。arXiv的“堵”和aiXiv的“疏”，早已说明学术体系必须跟着AI时代进化。
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