checklists

# 会议论文检查清单 本参考文档记录了主要 ML/AI 会议的强制性检查清单要求。所有主流会议现在都要求提供论文检查清单——缺失这些内容会导致直接拒稿。 --- ## 内容 - [NeurIPS 论文检查清单](#neurips-paper-checklist) - [ICML 论文检查清单](#icml-paper-checklist) - [ICLR 要求](#iclr-requirements) - [ACL 要求](#acl-requirements) - [通用提交前检查清单](#universal-pre-submission-checklist) --- ## NeurIPS 论文检查清单 ### 强制组件 所有 NeurIPS 投稿必须包含一份完整的论文检查清单。缺少此要素的论文将面临 **自动直接拒稿**。检查清单出现在参考文献和补充材料之后，不计入页数限制。 ### 16 项必要检查清单条目 #### 1. 声明一致性 作者必须核实摘要和引言中的声明与理论及实验结果相符，并明确陈述贡献、假设和局限性。 **检查内容：** - [ ] 摘要声明与实际结果相符 - [ ] 引言没有过度夸大 - [ ] 贡献具体且可证伪 #### 2. 局限性讨论 论文应包含专门的“局限性”部分，讨论强假设、对违规的鲁棒性、范围限制以及影响性能的因素。 **包含内容：** - [ ] 专门的局限性部分 - [ ] 对范围的诚实评估 - [ ] 方法可能失效的条件 #### 3. 理论与证明 理论贡献需要完整的假设陈述和完整的证明（在正文或附录中提供证明草图以供直观理解）。 **检查内容：** - [ ] 所有假设均已正式陈述 - [ ] 提供完整证明（正文或附录） - [ ] 正文中提供用于直观理解的证明草图 #### 4. 可复现性 作者必须描述通过代码发布、详细说明、模型访问或适合其贡献类型的检查点来确保结果验证的步骤。 **提供内容：** - [ ] 清晰的可复现性声明 - [ ] 代码可用性信息 - [ ] 模型检查点（如适用） #### 5. 数据与代码访问 应提供复现主要实验结果的说明（补充材料或 URL），包括确切的命令和环境规范。 **包含内容：** - [ ] 运行实验的确切命令 - [ ] 环境规范 (requirements.txt, conda env) - [ ] 数据访问说明 #### 6. 实验