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相信大家最近一直被 arXiv 争议事件刷屏，相信各位一定已经看遍了吃瓜群众们的各界评论。
首先先和 AI 科技评论来回顾一下事情的经过：
6 月 8 日，Bar IIan 大学的 Yoav Goldberg 在 medium 上发表了一片名为《An Adversarial Review of「Adversarial Generation of Natural Language」》的文章，实名反对蒙特利尔大学所发表的这篇论文，言辞激动，一开篇就用了一个 f word。
据他所言，这篇文章并不是针对蒙特利尔大学或者这个研究团队，而是他认为这篇论文各个方面都非常糟糕，在界定自己所做的工作上有夸大之嫌，而它所引起的过热讨论和关注实际上与它的名气并不相符。此外，他也驳斥了 arXiv 论文的良莠不齐，在深度学习领域给太多学习者挖了坑。
隔天，Yann LeCun 在 Facebook 上以长文批评了 Yoav Goldberg 的观点，核心观点是，「虽然有插旗占山头的可能性，但我觉得把论文发布在 arXiv 上是件好事。」LeCun 在文中表示，Yoav 的很多观点都是防御性的。
而在 6 月 10 日，Yoav 又对 LeCun 的回复做了回答。在关于 arXiv 的问题上，Yoav 表示，他并不反对人们将论文首发在 arXiv 上，他驳斥的是那些利用这个平台进行过度 PR 及过度解读的、在治学上投机取巧的研究团队。以蒙特利尔大学团队的论文标题为例（他也在首篇博文中提及），采用「自然语言的对抗性生成」这样的标题是非常不严谨的。
而在这一声明发出后，LeCun 补充了一篇文章，指出 Nikos Paragios 也曾经有过类似的防御型看法。LeCun 认为，Yoav 一直表示，在 arXiv 上发表论文有种插旗占山头的霸道，仿佛在其中第一个发表相关性的论文就代表着一切。但研究是任重道远的。「在 arXiv 上发表论文，比起传统的方式要高效得多，但是，它肯定不会取代原有的同行评审方式。诚然，它改变了让论文获得关注的游戏规则，但这并不代表什么。」
而作为深度学习大牛，LeCun 也不忘将 arXiv 和同行评审以机器学习概念进行类比：「这就像是随机梯度和批量梯度之间的不同，前者嘈杂、混乱，但无疑，它更快而且更有效率。」
最后，Yoav 补充了一些自己的观点。首先他依然坚持，这篇论文在很多层面而言非常糟糕，但他想针对的是一个目前普遍存在的现象。其次，研究成果在小的层面有着技术进步，无可厚非，但不需要给自己扣高帽子，精确地陈述（并评估）自己所做的工作，比什么都重要。
arXiv 的建设始于 1991 年，由物理学家保罗 金斯巴格创办，当时主要作为收集物理学论文预印本的网站而存在，后来延展到天文、数学、生物，还有今天的计算机领域。而它对于传统的期刊杂志方式，无疑是一个极大的开放和颠覆。以往学者提交论文需要经历一个非常长的周期，在等待论文发布期间，处于对知识产权的保护，研究者无法及时将研究成果进行开放，这样一来也阻碍了学术成果的落地和进一步研究的步伐。
arXiv 作为一个能第一时间提交最新论文的平台，有效地保护了论文的原创性。由于发布在 arXiv 的论文是公开的，毫无疑问也能够获得更多的关注。
实际上，arXiv 已经成为了不少同学的「每日必刷网站」，此前有学生曾经向 AI 科技评论表示，刷 arXiv 已经成为了他的一种习惯，「不管是认真研读感兴趣的论文也好，或是随便看看大家发表了什么也好，arXiv 于我而言就像是一扇了解最新动态的窗口。」
但也正如 LeCun 和 Yoav 在争论中所提及的，arXiv 已经成为了大部分研究者「插旗占地」的方式之一，开放的平台也就意味着良莠不齐的可能性，这也是此次论战发生后不少学者所关注的重点。但不得不说的是，arXiv 对学术会议论文能产生的影响，还真的不怎么大。
蒙特利尔大学校友，DeepMind 研究员 @d.w.-f. 表示，现在 arXiv 对他而言就像是论文版的旧版谷歌 RSS 一样，比起这个，他更倾向于信任（自己选择的公司所在的）同事给他推荐了些什么样的论文。
而俄勒冈大学助理教授 @Daniel Lowd 则吐槽道，深度学习革命果然是颠覆一切啊，以前是双盲评审，现在成了 arXiv＋推特刷屏！
