人工智能领域的发展离不开学者们的贡献，然而随着研究的进步，越来越多的论文出现了「标题党」、「占坑」、「注水」等现象，暴增的顶会论文接收数量似乎并没有带来更多技术突破。最近，来自卡耐基梅隆大学的助理教授 Zachary C. Lipton 与斯坦福大学博士 Jacob Steinhardt 提交了一篇文章《Troubling Trends in Machine Learning Scholarship》，细数了近年来机器学习研究的几大「怪现状」。本文将在 7 月 15 日 ICML 2018 大会上的「Machine Learning: The Debates」研讨会上接受讨论。1 引言总体来说，机器学习（ML）的研究人员正在致力于数据驱动算法知识的创建与传播。在一篇论文中提到，研究人员迫切地想实现下列目标的任一个：理论性阐述可学习内容、深入理解经验严谨的实验或者构建
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