发帖者是一名本科最后一年学生，自高中起关注 AI 研究，认为近年研究文化中低质量内容明显加剧：论文出现幻觉引用、残留提示词，数据呈现有误导性；一些实验室追求数量而非质量，通过互引、全员挂名抬高发表记录；付费“科研项目”让越来越多并不真正理解研究的高中生进入会议投稿；甚至顶级实验室也可能发布不充分或有误导性的工作，作者还点到 TurboQuant 事件。与他最初看重的创造性和自由不同，这类做法更像流水线式、模板化产出，并依赖 LinkedIn、X 等平台的点击传播，使低层级机构的高质量研究更容易被淹没。作者承认这些问题并非新出现，也不否认 AI 工具对机器学习研究有帮助，自己也用它润色写作、生成 seaborn 图；他的边界是反对用 AI 批量制造粗糙论文，担心这正在削弱已发表工作的质量并让年轻研究者产生脱节感。据Reddit报道。
来源：Reddit（r/MachineLearning）
原始发布时间：2026-05-18 00:55