但需要讨论的是，什么是学术灌水？什么样的文章算有贡献，什么样的文章算灌水？我个人认为，在工程计算机领域，有重要贡献的文章有且仅有两类。

　　第一类是在可以预见的未来转化成生产力的。这样的文章可以不含一个公式，可以完全是基于直觉和经验，可以完全没有理论；一个简单的标准来衡量这类文章是：会不会有公司买它的专利，把它做成有竞争力的产品？在机器学习领域这类工作的一个例子是CNN。它的提出完全是基于直觉的认识，至今也没有严格的理论解释。但是它已经被实现到很多软件中。

　　第二类是那些可以增加人类对世界、或对某些技术问题本质的认知的文章。这样的文章通常是基于严谨的数学推导，有深刻的理论贡献。这类工作或许会在很长时间内无法直接转化成生产力，但它们可能会指导我们的实践，或最终转化成生产力。在机器学习领域这类工作的一个例子是VC dimension。VC 理论给出的 bound 通常要比我们实践中悲观得多，因而很少有人基于 VC 理论来设计模型。但VC 理论无疑是机器学习的重要 foundation。

　　如果仅仅以这两个标准来确定一篇文章是否属于灌水，那确实可以说 95%以上发表的文章都是水文。但是这样的标准或许过于苛刻。肯定CNN的重要也无需否认人类在它之前对神经网络循序渐进的摸索；肯定 VC dimension 也要认识到它的提出和发展其实也是基于对大量实验结果的观察和体会。科学的每一个突破都是积累出来的。在这个积累过程中，即使失败也常常是有意义的。

　　机器学习的今天，深度神经网络模型满天飞。相信这其中大多数都最终会被淘汰，只有极少数会留下来、会被重视、会被在产品中实现、会被继承发展。但如果没有这样大量的摸索，那些真正好的模型或许会需要更长时间才会被发现。所以在这个意义上，即使是那些被淘汰的模型，它们也在深度学习的发展史上起了作用。

　　当然也必须承认，学术界确实有很多水文，很多圈子，很多打招呼，很多互相引用，很多学术风气败坏。前几天 107 篇中国医学论文被撤稿，这样的学术风气当然不是中国医学领域独有，AI领域想必也有类似想象，只是用其他的形态表现出来而已。

　　回到题主原题，如何破解。俺的答案是，不用破解。

　　一个纯粹做学问的人，无需在意别人怎么样，会议怎么样，CCF 怎么样。放开功利心，做好自己；常常问问自己“我做的工作是不是有意义” 就行了。 虽然学术界喜欢说，publish or perish。其实我们不需要过分在意发文章。发文章只是做出工作后水到渠成的事。发了文章，未必有贡献; 没发表的工作，未必没贡献。比如 markov random field 文献中的 Hammersley-Clifford Theorem 一向被学界认为是 land mark，但它从来都没发表过。对此定理的所有引用都写着 “Hammersley and Clifford, unpublished manu, 1971".

　　所以没必要太关注发文章。放不下能不能发文章、在哪里发文章的纠结，其实还是在牵挂“功利”那两个字。（当然，大家都要食人间烟火；要毕业，要评职称。砸俺不是你的错，呵呵）。

　　作者：月光宝盒娱乐频道

　　链接：https://www.zhihu.com/question/59002888/answer/162285932

　　来源：知乎

　　结语

　　“论文灌水”的根源可以追溯到学界由来已久的“Publish or Perish”这个问题。马斯克从他的角度出发，认为多数学术论文对于商业/产业无用，确实不无道理。学术研究者满足好奇心，探索自然的奥秘；而企业家、创业者则从社会实际需求出发，考虑产品服务和商业成功。我们真正应该关心的，是科研成果转化，尤其是人工智能技术落地的问题。

　　如今，中国在 AI 学术界论文实力已经获得国际同行认可，中国 AI 创业浪潮也十分火热。新智元期待看到更多中国原创 AI 技术的诞生和成功落地。

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