我的笔记

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作为一名学术研究者而真实地活跃着。不发水刊，默认做真实的、强大的实验。

Learn Neural Network first

学习 Deep Learning, Artificial Intelligence, Computer Vision, Natural Language Processing

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举个具体例子：我要发一篇关于“大模型幻觉”的论文 ​

  1. 5月： 你在 Overleaf 用 ACL 模板写好了论文。
  2. 6月15日： 你把论文上传到了 ARR (OpenReview)。
  3. 8月初： 你收到了 3 个审稿意见。分数为 3, 4, 2（3分是及格）。
    • 审稿人 C (给2分那个) 说：“你没对比 GPT-4o 的数据。”
  4. 8月中旬 (Rebuttal)： 你赶紧跑了 GPT-4o 的实验，在回复里写：“感谢审稿人 C，我们补充了 GPT-4o 的实验，结果显示我们的方法依然领先。”
  5. 8月底： 审稿人 C 觉得你很听话，把分数改成了 3。你的最终分数是 3, 4, 3。
  6. 9月初： ACL 某个会议开放“承诺（Commitment）”。你把这篇带分数的论文提交给该会议。
  7. 10月： 收到 Accept 通知。
  8. 12月： 飞往会场（比如在曼谷或新加坡），上台讲你的论文，并在 ACM Digital Library 或 ACL Anthology 永久出版。

参加会议，建立学术圈人脉，联系优秀的人。交流、实习、找职位。

没有导师，经费谁出？ ​

作为学生，如果没有导师的经费支持，通常有以下几种途径：

  • 学校报销： 即使没有导师，部分学校/学院对学生发表顶会有“专项资助”。你需要去学院教务处或研究生院网站搜索“学生参加国际会议资助”。
  • 会议官方资助（Financial Assistance）： 这是你最该关注的。 ICLR, NeurIPS 等大都会提供 DEI Grant（多样性、公平性与包容性资助） 或 Travel Grant（差旅补助）。
    • 资助内容： 往往包括免除注册费（几百美金）、甚至报销酒店和往返机票。
    • 申请理由： 在论文录用后（或投稿时），你可以申请资助。理由就写：我是独立研究者/学生，没有导师经费支持。这类会议非常鼓励你这种有热情的年轻人。

自己写一作、找老师提建议，找老师挂通讯，找学校申请报销。

新手必读的几个建议 ​

  1. ArXiv： 论文写好后，投稿的同时（或之前）可以上传到 arXiv.org。这在 NLP 圈是惯例，用来“占坑”，防止别人比你先发布类似的想法。
  2. SOTA 并不代表一切： 虽然 NLP 很卷性能，但如果你有深刻的 Analysis（分析），解释了模型为什么有效，审稿人会非常喜欢。
  3. 引用： 确保引用了近两年（2023-2025）最新的顶会论文，否则会被审稿人认为你没跟上前沿。

如果你现在手头已经有初稿，建议第一步先去 Overleaf 找模板排版，然后去 OpenReview 看看最近的会议有哪些。 你目前有具体的论文题目或研究方向吗？我可以帮你判断适合投哪个。

没有导师，如何“独立”发论文？（避坑指南） ​

作为一个“单打独斗”的学生，投稿 NLP/AI 顶会要注意以下几点：

  1. 署名权： 如果你完全是自己做的，你可以只署自己的名字。但如果你在过程中得到过某位老师的实质性指导，建议邀请他作为通讯作者（Corresponding Author），这样在经费和学术背书上会容易很多。
  2. 算力问题： NLP 论文很烧显卡。如果你没有导师提供的服务器，可以使用：
    • Google Colab / Kaggle（免费或低价）。
    • 阿里云/腾讯云/算力云（付费租用）。
  3. 同行评议压力： 没有导师帮你把关，论文很容易因为“格式不规范”或“英语表达差”被直接拒稿。
    • 建议： 投正式会议前，先找熟悉该领域的朋友或在学术论坛找人帮忙看一眼，或者先投一些顶会的 Workshop（侧重交流，难度比正刊低很多）。

给你的操作建议（作为没有导师的学生） ​

  1. 目前阶段（投稿期）：
    • 只需要搞定 OpenReview 账号。
  2. 录用后阶段（参会期）：
    • 等你的论文被录用了，ICLR 官方会给你发邮件说：“请去 iclr.cc 注册并支付费用”。
    • 到那时，你再去官网点击 "Sign Up"，用同一个邮箱注册。
  3. 特别提醒（关于钱）：
    • 作为没有导师的学生，你现在不需要在 ICLR 官网交任何钱。
    • 投稿是免费的。只有论文被录用了，或者你没录用但想去现场听课，才涉及在官网交钱。

ICLR 官网账号你现在可以先不管，等论文投出去、结果出来后再处理也来得及。

这两个概念对于刚进入学术圈，尤其是计算机领域的新手来说，确实非常容易混淆。我来为你拆解开来：

一、 什么是“版面费” (Page Charges / APC)？ ​

1. 传统定义（多见于期刊）： 当你在一本期刊（Journal）上发表论文时，出版社（如 Elsevier, Springer, IEEE）会收取的费用。

  • 开放获取费 (APC)： 如果你想让全世界的人都能免费下载你的论文，作者就需要交一笔钱（通常几千美金），这叫 APC。
  • 超页费： 如果期刊规定上限 10 页，你写了 12 页，多出的 2 页要按页交钱。

2. 在 ICLR、ACL 这种“顶会”里有版面费吗？

  • 答案是：几乎没有“版面费”，但有“注册费”。
  • 在计算机顶会，你投稿是免费的。
  • 如果论文被**录用（Accept）**了，至少要有一名作者去注册会议（Registration）。这个注册费大约在 500 - 1000 美金不等。
  • 核心区别： 版面费是给出版社的“买路钱”或“印刷费”；注册费是参加学术活动的“门票钱”。但在结果上，你都得花钱才能让论文正式发表。

二、 ICLR、ACL 跟 SCI 是什么关系？ ​

这是很多新手的误区，因为在生物、化学、材料等学科，只有 SCI 才是王道。但在计算机领域，情况完全不同：

1. 它们属于不同的评价体系 ​

  • SCI (Science Citation Index)： 是一个索引数据库。它主要收录期刊（Journals）。
  • ICLR / ACL： 是顶级会议（Conferences）。

2. 地位对比：顶会 > 大多数 SCI 期刊 ​

  • 在 NLP 领域，发一篇 ACL 或 ICLR 的难度和认可度，远高于大多数 SCI 二区甚至一区的期刊。
  • 尴尬的现状： 因为 SCI 主要是给期刊排名的，而计算机领域发展太快，大家都投会议，所以很多顶级会议（如 ICLR）并不在 SCI 列表里。

3. “名分”问题（重点）： ​

如果你是在校学生，需要拿论文来评奖学金、落户或毕业，学校通常看两个标准：

  • 标准 A（传统）： 看是否是 SCI。这时 ICLR/ACL 可能比较吃亏，因为它们是会议。
  • 标准 B（计算机专业）： 看 CCF 推荐列表（中国计算机学会）。
    • ACL 是 CCF-A 类（最高级别）。
    • ICLR 虽然因为太新（2013年创办）还没进 CCF 目录，但在学术界公认也是 A 类水平。

三、 总结一下：它们之间的“链条” ​

  1. 你想发论文： 你选择了 NLP 领域的顶会 ACL。
  2. 投稿： 通过 OpenReview 提交，不花钱。
  3. 录用： 论文中了！
  4. 身份转换：
    • 你的论文会进入 ACL Anthology（ACL 文库），这是 NLP 领域的“圣经”。
    • 虽然它不是 SCI 期刊，但它的引用量和影响力往往比普通的 SCI 期刊高得多。
    • 如果你非要发 SCI，ACL 旗下的期刊叫做 TACL (Transactions of the Association for Computational Linguistics)，这个是 SCI 索引的，但由于是期刊，审稿周期会比会议长很多。

四、 给你（无导师学生）的避坑指南： ​

  1. 不要为了“SCI”去投垃圾期刊： 计算机学生如果简历上全是垃圾 SCI 而没有顶会（即使是顶会的 Workshop），在找大厂算法岗工作或申请海外博士时，认可度是很低的。
  2. 确认毕业要求： 既然你没有导师，请务必去学院官网查看毕业要求。
    • 如果要求必须是“SCI”，那你可能得投期刊（如 IEEE/ACM Transactions 系列）。
    • 如果要求是“CCF A/B 类会议”，那你就放心地冲 ICLR 和 ACL。
  3. 关于钱：
    • 如果是发 CCF-A 类顶会，由于你是独立学生，论文录用后你可以写邮件给大会主席（General Chair）申请 Travel Grant / Registration Waiver（免除注册费）。
    • 千万不要投那种主动给你发邮件、说交几千块钱就能发的“国际会议”。那种叫“水会”，发了不仅没用，还会弄脏你的学术简历。

一句话总结：在计算机 NLP 领域，ACL/ICLR 是金字招牌，SCI 只是另一个学科的衡量尺子，不用过于纠结 SCI。

你现在写的这篇论文，目前的字数或者页数大概是多少了？（ICLR 通常要求 9 页正文）