一篇论文的重生：我的NeurIPS审稿意见与它的“二周目”人生

写在前面

在科研社区里，我们习惯于分享成功的喜悦，展示最终被接收的光鲜论文。但今天，我想分享一个不那么常见的故事——一个关于“撤稿”的故事，以及一篇论文如何在顶会审稿意见的“锤炼”下，迎来“二周目”新生的过程。

故事的主角，是我在大二时的作品。它第一次亮相的舞台是 NeurIPS 2025，收到的回信是四份评分：4, 3, 3, 2（满分6分）。

这篇博客，就是对那次“失败”投稿最详尽、最诚实的复盘。我将完全依据真实的审稿意见和论文修改过程，来还原一个普通学生研究者，在面对顶级学术审视时的困惑、反思与成长。

第一幕：精心构建的“理想国”

这篇论文的起点，源于我对所在研究领域一个普遍现象的思考。我发现，现有方法在处理一些复杂的时间依赖问题时，总是显得有些“笨拙”和“僵硬”。我萌生了一个想法：能不能构建一个全新的框架，让模型能更“聪明”、更“自然”地理解和预测数据的动态演变？

这个想法的核心，是引入了一种我非常着迷的、来自另一领域的数学理论。我设想，这个理论能赋予模型一种独特的“感知力”，让它不仅能看到数据表面的模式，更能洞察其背后更深层次的演化规律。

基于这个核心思想，我设计了一个相当复杂的五组件框架。其中的每一个模块，都对应着我想解决的一个具体痛点：一个模块负责处理核心的动态演变，一个模块负责协调不同尺度下的信息，还有一个模块甚至用来保证模型学到的内在表达在变换时能保持一致性……总之，在我自己的构想中，这是一个理论上非常完备的“理想国”。

接下来的数月，我把自己完全投入到这个“理想国”的建造中。过程是艰辛的，因为我几乎是在一个人的世界里摸索。从理论推导到代码实现，每一步都充满了挑战。当最终模型在六个公开数据集上，都取得了超越现有公开方法的成绩时，那种巨大的喜悦让我相信，所有的付出都是值得的。

在提交给NeurIPS时，说实话，我其实早做好了被拒的准备，毕竟那些写作、图表、理论分析、实验设计都是那么的粗糙赶工——也可以说，我其实是在用过去c会的经验来做a会的工作。

第二幕：审稿单——来自现实世界的四记重拳

几个月后，审稿意见如期而至。

我至今还清晰记得逐一打开它们时的心情变化，那是一次从期待到错愕，再到冷静和沉思的快速切换。

第一个声音，来自给了4分（Weak Accept）的审稿人。 他是唯一一个给了“接收”倾向分数的人。他精准地肯定了我的核心贡献：“将A理论与B方法结合用于解决这个问题的想法，是很有创新性的。”但他随后的提问，也直接暴露了我工作的“糙”：

• “输入数据的长度是如何影响性能的？”
• “你的框架里有几个可以动态调整的层级，你是如何确定最佳层级数的？”
• “能否用可视化的方式，展示一下你的核心动态建模模块到底学到了什么？”

这些问题，像一面镜子，照出了我急于求成的心态。这些都是一个严谨的研究者理应完成的分析，而我在初稿中，却完全忽略了。

第二个和第三个声音，来自两位给了3分（Weak Reject）的审稿人。 他们像两位经验丰富的“老法医”，没有被我论文中复杂的框架迷惑，而是精准地找到了我工作的“软肋”。

一位审稿人指出：

• 实验对比不公：你的基线太老了，为什么不和最近的一些公认的强模型进行比较？你的方法在某些场景下看起来提升更明显，为什么不去更多样的数据集上证明自己？
• 缺乏效率分析：你的模型听起来就很复杂，实际运行起来时间成本怎么样？

另一位审稿人则更进一步，从理论的根基上发起了挑战：

• 理论动机不足：你为什么要用你选的那个数学工具来衡量不同尺度信息间的关系？它相比于其他更常见的度量方式，到底好在哪里？你需要给出理论上的正当性说明。
• 实现细节缺失：你的核心模块里，一些关键的计算参数，比如误差容限，你是如何设置的？这些都会严重影响结果，但你只字未提。

这两份意见，让我无地自容。我意识到，我的“理想国”虽然看起来很美，但它建立在一片未经充分勘探的地基之上。我没有把它放在最严酷的环境下（最新的SOTA，更多样的数据集）去检验，也没有为它最核心的理论选择提供足够坚实的辩护。

最后一个声音，来自给了2分（Reject）的审稿人。 他的意见像一把锋利的手术刀，解剖了我论文最糟糕的部分——表达。

• 可读性极差：“我发现我很难完整地读懂这篇论文。”
• 逻辑断裂：“论文的3.4和3.5节，对我来说是完全不透明的。”
• 关键点含糊不清：他直接点名我的某个正则化设计：“这个变换本身是可逆的，结果应该恒为0才对。” —— 这句话精准地命中了我的要害：我只说了我做了什么，完全没解释清楚我为什么要这么做（其真实目的是作为一种对模型内部表达的约束）。

读完这四份审稿意见，我坐在椅子上，沉默了很久。之前所有的自信和骄傲，都被击得粉碎。这不是简单的拒绝，这是一份全方位的、细致入微的“诊断报告”，指出了我作为一个初级研究者，在学术品味、实验严谨性、理论深度和科学表达上存在的全方位不足。

第三幕：Rebuttal——一次坦诚的对话与战略性撤退

面对这样一份审稿单，最初的沮丧过后，我反而冷静了下来。我意识到，这可能是我学术生涯中收到的、最宝贵的一份免费财富。

我决定以最严肃、最坦诚的态度来回应。在 Rebuttal（反驳）阶段，我没有去争辩分数的得失，而是把这当成了一次与四位匿名导师交流学习的机会。

• 对于实验缺失的质疑，我利用有限的 rebuttal 时间，疯狂地补充了所有能做的实验，并将结果整理成表格，放在了回复里。
• 对于“读不懂”的问题，我在回复中，用最浅显的语言，重新解释了那个正则化设计的动机，以及另一个核心机制在计算上是如何做到高效可行的。
• 对于缺少SOTA对比的指责，我坦诚地承认了这是我们工作的局限，并承诺会在最终版中，从研究范式的角度去清晰地定位我们的工作与那些大型模型的区别。

我为每一位审稿人都准备了上千字的、图文并茂的回复。然而，在写完这些回复之后，我反而更加清晰地认识到了一个事实：这篇论文，需要的不是“解释”，而是“重做”。

这些补充的实验、澄清的动机、可视化的图表，都应该是我在投稿前就完成的工作，它们理应是正文的一部分，而不是在回复中作为“补丁”出现。

于是，在 Rebuttal 提交后，我做出了一个决定：主动撤稿。

这个决定不是出于泄气，而是源于一种对这份工作和审稿人尊重的责任感。我知道，这篇论文还有机会变得更好，它值得拥有一个更完善、更强大的“二周目”版本。

第四幕：论文的“二周目”人生

撤稿后的一段时间，是我最忙碌也最充实的一段时光。我把那四份审稿意见和我的 Rebuttal 回复打印出来，贴在墙上，把它当成了一份详尽的“重构蓝图”。

我的工作不再是天马行空的创造，而是严谨细致的“工程施工”。

1. 重写方法论：我为几个关键的技术选择，分别增加了独立的副标题，用审稿人欣赏的、更具理论深度的语言，去论证我为什么要这么设计。
2. 补全实验分析：我把 Rebuttal 里的所有补充实验，都整理成了一个全新的、名为 Sensitivity Analysis 的小节，并增加了Computational Complexity的分析，正面回应了审稿人的所有疑虑。
3. 提升可读性：我采纳了审稿人的建议，在论文中加入了新的概念图，用一个极其直观的方式来可视化模型内部的工作原理。同时，我也彻底重写了那些被批评为“不透明”的部分，确保任何一个有相关背景的读者都能轻松理解。

当我完成这一切时，PDF文件的页数没变多少，但它的内涵已经完全不同。它不再是我一个人的“自嗨”，而是我与四位顶尖学者匿名“对话”后的产物。它更谦逊，更严谨，也更强大。

最终，我将这篇“二周目”的论文，投向了另一个战场——AAAI。

无论最终结果如何，这段经历都已经让我受益匪浅。它让我明白了，一篇顶会论文的诞生，从来不是一蹴而就的灵感迸发，而是一个在反复的自我否定、与同行的尖锐批评中，不断打磨、不断接近真理的艰辛过程。

第五章：从审稿单到小红书，一些额外的感悟

当我终于将这篇“二周目”的论文投递出去，重新有时间刷刷手机时，小红书上熟悉的“学术博主”推送，忽然给了我一种全新的、五味杂陈的感受。

在经历了这场真刀真枪的顶会“洗礼”之后，再回头看小红书上那些光鲜亮丽的“上岸帖”，我似乎更能看透那些精美笔记和喜报背后，被刻意隐藏或无意忽略的东西了。

1. 关于“一作顶会”的神话与现实

小红书上，最吸引眼球的，莫过于“大二/大三斩获一作顶会”、“博士师兄带我轻松发N篇”之类的分享。这些帖子往往配着一张录用邮件的截图，下面是一片“大佬666”、“接好运”的评论。

曾经，我也和许多人一样，对这些分享充满了羡慕，甚至因此感到焦虑。但现在，当我把那份“2, 3, 3, 4”的审稿单和这些帖子放在一起看时，我忽然意识到一个被大家选择性忽视的现实：一篇真正的顶会论文，它的价值，远远不止于那封录用邮件。

它的真正价值，蕴含在审稿意见的字里行间，蕴含在每一次被审稿人问得哑口无言、然后拼命查文献去弥补知识漏洞的深夜里，蕴含在为了一个实验的严谨性而推倒重来、耗费数周时间的挣扎中。

小红书擅长展示“结果”的辉煌，却很少有人愿意、或者有能力去展示“过程”的狼狈与坚韧。而恰恰是这个过程，才是一个学生研究者最宝贵的财富。如果只是挂名或者在一个成熟的流水线上做一颗螺丝钉，那么即使拿到了一篇顶会，个人真正的成长也是有限的。相比之下，我更珍视我这次“失败”的投稿，因为它强迫我自己走完了从提出想法，到接受顶级审视，再到深度修正的全过程。这个过程带给我的，远比一个“录用”的结果要多得多。

2. 关于“科研搭子”的两种不同叙事

我的小红书主页，最初的目的之一就是“求科研搭子”。我看到很多人都在发帖，希望找到能一起学习、互引、抱团取暖的伙伴。这当然是一种非常积极和美好的愿望。

但在经历了这场投稿后，我对“科研搭子”的理解，也发生了一点微妙的变化。

我发现，真正的、高质量的学术合作，往往不是始于“我们一起做点什么吧”的泛泛邀约，而是始于一次高质量的技术交锋。

我的那四位匿名审稿人，在某种意义上，就是我最理想的“科研搭子”。他们用最专业、最严苛、也最不留情面的方式，和我进行了一次深度的学术交流。他们不需要我的“互引”，也不需要和我“抱团”，但他们提供的价值，却远远超过了普通的合作。

这段经历让我明白，与其花大量时间去寻找一个能“抱团取暖”的伙伴，不如把这些时间用来提升自己，让自己有能力去和更优秀的人进行“有效对话”。当你能对别人的工作提出真知灼见，或者你的工作能引发别人的深度思考时，高质量的合作关系，往往会不期而遇。

3. 对“焦虑”的祛魅，与回归内心

小红书是一个巨大的“同辈压力”放大器。看着满屏的“人均顶会”、“大厂offer”，焦虑是不可避免的。我最初投稿NeurIPS，或多或少也带有一点想证明自己、想追赶同辈的浮躁心态。

但那份“2, 3, 3, 4”的审稿单，像一剂猛药，瞬间治好了我的精神内耗。

它让我清清楚楚地看到，在真正的学术标准面前，所有的光环和标签都是虚无的。唯一能为你赢得尊重的，只有你工作的质量本身——你的思考够不够深刻？你的实验够不够严谨？你的表达够不够清晰？

当你把注意力完全集中在这些最本质的问题上时，外界的噪音似乎就变小了。你不再有时间去焦虑别人取得了什么成就，因为你自己的“待办事项”清单已经足够长了。

这段经历让我真正回归到了做研究的初心。我不再是为了发一篇论文去拼凑一个故事，而是真的想搞清楚一个问题，想构建一个更优雅的解决方案。当目标变得纯粹时，过程中的每一点进步，都能带来最踏实的快乐。

第六章：评论区里的“众生相”——我的几点回应与思考

在我最初发布那篇寻求合作与实习的帖子后，我的小红书后台收到了上百条评论和私信。这些反馈，像一面多棱镜，折射出当下学术圈（尤其是入门阶段）的种种心态。有质疑，有鼓励，有好奇，也有善意的提醒。

在经历了这场投稿风波后，我再回头看这些评论，心中多了几分平静和清晰。我想借此机会，对其中几种最典型的声音，做一次集中的回应和思考。

1. 关于“你这全是C会，感觉反而不好”

这是所有评论中，最尖锐也最发人深省的一条。

第一次看到时，我心里咯噔一下，甚至有些委屈。但现在，我非常理解并感谢这位朋友的直言不讳。他/她其实是站在一个更成熟、更“结果导向”的视角，提出了一个在顶尖学术圈里非常现实的问题——关于“学术品味”（Academic Taste）的质疑。

在精英评价体系里，一篇A类顶会的份量，远超数篇C会。短时间内发表多篇C会，确实容易被贴上“灌水”或“满足于低水平重复”的标签。

我的NeurIPS审稿意见，恰恰印证了这一点。我最初的工作，虽然在C会层面是足够的，但拿到顶会的标准下一衡量，实验严谨性、理论深度、创新性的“成色”就显得不足了。

所以，这位朋友的评论，像是一次“民间版”的同行评审，提前为我敲响了警钟。它和我那份“2, 3, 3, 4”的审稿单异曲同工，都在告诉我同一件事：在完成了“从0到1”的原始积累后，必须尽快将目标转向“从1到N”的质量提升。

我的C会论文，是我进入科研世界的“投名状”和“训练场”。我在那里学会了挥刀和骑马。但我的目标，绝不能止步于此。现在，我需要做的，是整合所有学到的技巧，去锻造一柄能攻克更高阶城池的“重剑”。

2. 关于“大佬这么快就有这么多论文了”与“太强了，怎么做到的？”

这两类评论，是我收到最多的，充满了大家的善意和鼓励。但说实话，每当看到“大佬”这样的称呼，我都会感到一丝惶恐。

因为我比谁都清楚，那几篇论文背后，没有什么惊人的天赋，更没有什么神秘的“捷径”。如果非要说有什么方法，那可能只有两个词：“专注”与“闭环”。

• 专注：就是我在那大半年的时间里，几乎屏蔽了所有不必要的社交和娱乐，把全部的精力都投入到了那一个问题上。当你的世界变得足够小，小到只剩下一个目标时，你的前进效率自然会变高。
• 闭环：指的是我强迫自己走完了“提出想法 -> 编码实现 -> 实验验证 -> 论文写作 -> 投稿修正”的每一个环节。这个过程很痛苦，因为每一个环节都有可能卡住。但只有完整地走完这个闭环，你才算真正“学会”了做研究。很多时候，我们不缺想法，缺的是把想法变成现实的、枯燥但必要的那部分执行力。

我不是大佬，我只是一个愿意用时间和专注，去完成这个完整闭环的普通学生。

3. 关于“以后有机会多合作”

这类私信和评论，是我最初发帖最希望看到的结果。我也确实通过这次机会，认识了一些非常优秀的新朋友。

但正如我在上一章所感悟的，我逐渐意识到，有价值的合作，往往不是始于一句简单的“交个朋友”，而是始于一次具体的“价值交换”。这个价值，可以是深刻的洞见，可以是扎实的代码能力，也可以是严谨的实验设计。

我给一位审稿人写了上千字的Rebuttal，虽然素未谋面，但我认为我们已经完成了一次高质量的“云合作”。我现在更倾向于，先让自己变得“有料”，再带着具体的想法或问题，去寻找能与我产生思想碰撞的伙伴。

比如，与其说“我们合作吧”，不如说“我最近在研究XX问题，遇到了一个瓶颈，我看了你的主页，感觉你在这方面很有经验，不知道可否请教一下？”——我相信，这样开启的对话，会更有可能走向一次真正有意义的合作。

4. 关于“LLM才是未来，时序没前途……”

这种“方向决定论”的评论，在任何技术社区都屡见不鲜。

我承认，大型语言模型（LLM）无疑是当下最耀眼的明星。但用“有没有前途”来衡量一个基础研究领域，我认为或许有些片面。

我的NeurIPS审稿经历，反而让我更加坚信我最初选择的合理性。时序预测这个领域，虽然不像LLM那样能引发全民热议，但它足够“小而美”，足够“基础”，也足够“资源友好”。

• 它让我这个没有GPU集群支持的普通学生，能够以有限的算力，去探索深度学习的核心问题。
• 它让我能在一个相对不那么“内卷”的环境里，安安静静地打磨我的基本功。
• 更重要的是，电网的负荷预测、金融市场的价格波动、交通网络的流量变化……这些都是关乎国计民生的、实实在在的问题。能用自己的知识为解决这些问题贡献一点点力量，本身就充满了意义，这和“前途”无关。

LLM的浪潮固然壮阔，但支撑起整片海洋的，依然是那些看似不起眼的、基础的水滴。我愿意先做一滴坚实的水滴。

写在最后

评论区是一个小小的江湖，映射出大大的世界。我很感谢每一位愿意花时间留下想法的朋友。是你们的鼓励、质疑和建议，让我得以从更多元的视角，重新审视自己的位置和前路。

这场关于论文的旅程，始于代码，陷于公式，却在与真实世界的碰撞和交流中，走向了更开阔的远方。那份“2. 3, 3, 4”的审稿单，我至今还保存在电脑里。它时刻提醒着我：保持谦逊，尊重科学，永远对批评心怀感激。

因为，每一次让你感到痛苦的审视，都可能是让你变得更强大的开始。而真正的成长，无关他人的喝彩，只在于，今天的自己，是否比昨天，对这个世界和对自己的认知，都更深刻了一点点。