獨立研究者投頂會：現實評估
獨立研究者投頂會不是不可能，但數據很殘酷：頂會的單一作者論文比例已降到個位數百分比，平均作者數從 3 人漲到 5 人，前 20 大機構佔了 35-50% 的作者署名。Andreas Madsen 花 8 個月無薪工作拿到 ICLR Spotlight，結果還是得回去讀博。這篇整理實際案例、審稿偏見的研究證據、以及沒有大 lab 資源時的可行路徑。
#peer-review
5 篇文章一篇頂會論文從投稿到見刊經過什麼
一篇 AI 頂會論文從投稿到見刊，要走過匿名化投稿、格式審查、reviewer bidding 與分配、3-4 位審稿人獨立評分、author rebuttal、AC/SAC/PC 三層決策、camera-ready 修訂——全程約 4-5 個月。ACL 系列還多了一層 ARR 滾動審稿的「先審後 commit」機制。
Main Track、Findings、D&B Track 差在哪：AI 頂會的三條發表路徑
同一篇論文投到同一場會議，可能走三條完全不同的路：Main Track 是最高門檻的正式發表、Findings 是 ACL 系列獨有的「品質夠但沒上主軌」附刊、D&B Track 是 NeurIPS 為純資料集和評測方法論開的專門賽道。三條路在審稿標準、prestige、職涯訊號上差異明顯，投之前搞清楚差別比寫論文本身更重要。
AI 頂會是什麼：CCF、CORE 與 h5-index 為什麼會互相矛盾
「AI 頂會」不是任何機構的官方認證，而是 CCF-A、CORE-A*、Google Scholar 高 h5-index、低接受率四套獨立訊號的社群共識交集——而這四套訊號經常互相矛盾，ICLR 完全不在 CCF 名單裡就是活生生的例子。
LLM Council：Karpathy 週末打造的多模型議會，三階段讓 LLM 互相評審
LLM Council 是 Andrej Karpathy 花一個週末做的本地 Web App，把一個問題同時丟給多個 LLM，再讓它們匿名互評，最後由 Chairman 模型綜合出一份答案。定位是讀書時比較模型用的小工具，99% vibe coded、不打算長期維護，但架構本身就是一份值得參考的 ensemble LLM 最小實作。