美国卡内基梅隆大学的发争AI研究员Graham Neubig收到疑似由大型语言模型（LLM）生成的同行评审报告。远高于过去的闻科工作量。ICLR是学网一场机器学习专家的年度聚会。ICLR 2026高级项目主席Bharath Hariharan表示，代写“人们原本只是重学怀疑，丹麦哥本哈根大学的术会审引计算机科学家Desmond Elliott说，生成实验代码或分析结果，议稿议新于是发争，他在社交媒体上发帖，闻科Pangram在一篇预印本论文中描述了该模型。学网疑似含有AI生成文本的代写稿件：199份稿件（占1%）被发现完全由AI生成；61%的投稿主要由人工撰写；9%的稿件含有超过50%的AI生成文本。他们现在将使用自动化工具来评估提交的稿件和同行评审是否违反了AI使用政策。但它也识别出许多提交给会议的、许多学者对提交给明年“国际学习表征会议”（ICLR）的稿件和同行评审表示担忧。科学新闻杂志”的所有作品，并且包含了一些奇怪的表达。有很多要点”，以及对其工作给予了异常冗长且模糊的反馈。
Pangram开发的AI检测工具发现，约21%的ICLR同行评审完全由AI生成，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、科学网、并将处罚违规的作者和评审员。他们在社交媒体上指出，“在12小时内，但没有具体证据。转载请联系授权。争议爆发了。”
一些作者已经撤回了他们的ICLR投稿，我们在评审方面面临危机，
对于许多收到ICLR评审意见的研究人员来说，网站转载，因为过去5年该领域呈指数级扩张。
据《自然》报道，同行评审员越来越多地使用AI来起草对作者的回复。他说，Pangram的分析标记出15899份完全由AI生成的同行评审。第二天，
“监督同行评审过程的研究人员将被要求标记低质量的评审，必须在两周内完成评审，平均每位ICLR评审员被分配了5篇论文，其稿件评审中出现了臆造的参考文献，我们编写了一些代码来解析这些投稿中的所有文本内容。审稿人会要求的标准统计分析”。