ACL、EMNLP、NAACL真的больший сиськи бесплатно скачать比NeurIPS、ICML、ICLR差吗？

本人菜鸟一个，想请问各位NLPers，你们真的觉得ACL、EMNLP、NAACL真的比NeurIPS、ICML、ICLR差吗？我怎么感觉平均水平差不多呀，甚至觉得ACL上的论文平均比NeurIPS上的更好，是我的错觉吗？身边的CVers一般都平等看待NeurIPS、ICML、ICLR机器学习三大会和CVPR、ICCV、ECCV计算机视觉三大会。

我觉得可能从reviewer喜好来看：ACL系列里面相信语言学、inductive bias、人类智慧的老航天比较多。NeurIPS ICML ICLR里相信大力出奇迹，bitter lesson的章北海比较多。COLM可能是个纯章北海会议。补充一下：RLC和MLSys分别是云天明和罗辑。NLP会议以前的偏好是：某个任务很难，但是我有一个fancy的idea和一个简单的方法做这个任务，效果很好。小而美的方法，动机明确，解决了以前方法忽视的一个点，达到了SOTA，就是会很吸引审稿人。我作为审稿人也很喜欢看这种文章，事实上，很多有价值的算法研究，方法都是小而美的，残差链接，注意тачки 1 смотреть бесплатно力机制，seq2seq...所以，我一直认为：“容易follow+有效果”就是很棒的研究。 问题是，现在的会议内容充斥着不可复现的论文，达到SOTA反而不是那么重要的事情了，很多人“美化”一下数据，就是SOTA了。可问题是，SOTA真的那么好达到吗？我研究的一个任务，做了大半年，尝试了大量的方法，才达到的SOTA，你随随便便，“美化”一下数据就是SOTA了，这就是问题所在。劣币驱逐良币，被不可信、不可复现的论文充斥以后，这个会议还有含金量吗？所以说，小而美的初衷是好的，只是被玩坏了。现在审稿人也都意识到这块的问题了，不会被轻易糊弄，我现在审稿，基本都会关注一下可复现性。如果你无法判断 A 和 B 哪个 conference 更好，你可以试着回答以下问题：假设现在让你获得一篇普通 poster 论文，身份为第一作者，你更愿意发表在 A 还是 B？假设现在让你获得一篇 oral 论文，身份为быстрый секс第一作者，你更愿意发表在 A 还是 B？假设让你直接获得 Best Paper Award，身份为第一作者，你更愿意在 A 还是 B 领奖？令 A = ACL/EMNLP/NAACL, B = ICML/NeurIPS/ICLR，我相信你的心中自有答案。

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