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ICLR论文定稿提交指南

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本指南详细介绍了ICLR论文被接受后，准备最终定稿版本（Camera-Ready）的全流程。它指导作者完成去匿名化、整合审稿讨论期承诺的修改点、完善OpenReview元数据，并准备海报、演示文稿和视频等所有提交材料，确保达到会议的发表标准。
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人工智能论文实证实验审计指南

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188
本指南旨在帮助研究人员为顶级机器学习会议设计和审计实验。它涵盖了进行机制分离的消融实验、鲁棒性测试（如数据漂移、随机种子）、公平基线和详细的计算资源报告等最佳实践，确保论文的实验结论是科学且可信的，以应对审稿人的质疑。
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机器学习研究可复现性标准

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403
本指南为学术作者提供一套详细的方案，确保机器学习研究论文具备高度的可复现性。内容涵盖了如何将论文中的每一个核心结论都映射到可验证的证据链上，包括记录随机种子、方差、计算资源消耗（训练和推理）、数据预处理流程和伦理声明。撰写可复现性声明，确保研究成果对学术界公开透明。
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学术会议论文评审策略

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本指南提供了一个全面的框架，帮助用户规划大型学术会议（如ICLR）的评审流程策略。内容涵盖了双盲评审周期、作者回应技巧、公开与私密讨论的管理，以及理解永久可见性如何影响最终决策。适用于准备高风险学术投稿的作者和审稿人。
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ICLR会议论文投稿审核指南

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本指南为大型人工智能/机器学习会议（如ICLR）的论文投稿提供全面的审核清单。它涵盖了双盲匿名性维护、页面限制、LLM使用披露和规避拒稿风险等关键环节。在使用前对照检查，确保论文符合所有学术规范，并准备好在OpenReview上发表。
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机器学习理论投稿定位指南

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本指南帮助研究人员确定其机器学习理论成果的最佳投稿路径。它提供了一个评估框架，用于判断一个结果是更适合COLT（学习理论会议），还是更适合其他顶级会议或期刊。重点在于区分严谨的数学证明（如界限、分离）与纯经验性的发现。
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ECAI论文产出物与可复现性指南

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本文为提交至ECAI会议的作者提供关键指南，指导如何构建可信且可复现的研究成果。指南特别强调，论文的可复现性证据应融入论文和补充材料，而非依赖独立的“产出物徽章”。它详细说明了根据不同的研究贡献类型（如理论、机器学习）所需附带的证据形式。
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机器学习会议投稿主题选择指南

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本指南帮助研究人员判断其机器学习项目是否适合投稿ICLR，或是否更适合其他顶级会议（如NeurIPS、ICML等）。它强调贡献必须具备深度的表征学习洞察、机制性分析和理论价值，而非仅仅是应用性能的提升。
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ICLR学术论文写作风格指南

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本指南旨在帮助将技术正确的机器学习草稿，转化为适用于ICLR及OpenReview的高可读性学术论文。它指导作者将核心的学习-表征洞察放在最前端，明确贡献类型和局限性，优化摘要和引言的独立可读性，并构建清晰的审稿人验证路径，确保论文在公开评审环境中达到最佳的学术影响力。
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ICML会议论文回复指南

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本指南指导作者如何在顶级机器学习会议（如ICML）的匿名评审环境下撰写策略性、专业的回复和讨论稿。内容涵盖了如何根据论文的健全性、新颖性、意义和可重复性等维度，有针对性地处理审稿人的异议，并在严格的保密约束下最大化回复效果。
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机器学习实验严谨性审计指南

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本指南提供一套完整的机器学习实验严谨性审计流程。它指导用户从基线模型、消融实验、方差分析、数据泄露和计算资源公开等多个维度，系统性地检验和强化实验证据的可靠性。尤其适用于论文提交前或回应审稿人质疑时使用。
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机器学习论文相关工作定位指南

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317
本指南为作者提供了撰写机器学习学术论文的方法论，帮助作者在顶会（如ICML、NeurIPS）的背景下，准确定位研究新颖性。它指导如何处理大量现有文献、同主题的同期提交工作，并清晰阐述本文与现有工作的技术差异点（Delta）。
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