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机器学习论文是否变得越来越冗长？
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AI 综述
2026年10月11日，Reddit r/MachineLearning社区上一篇讨论机器学习论文篇幅趋势的帖子引发关注。一名研究者观察到，近年来机器学习论文普遍变长，常见20至40页以上的纯文本内容，且这一趋势已从大语言模型（LLM）领域扩展到优化等方向。该作者认为，部分论文过度使用口语化表达，例如混用 "a lot of""we don't feel" 等对话式句法进入学术写作，导致可读性下降。与此同时，作者指出论文中的数学推导反而有所减少，过度依赖 block diagrams，使得具体细节难以用公式或代码准确表达。目前该帖在 Reddit 引发讨论，但尚无后续系统性调查或第三方统计数据公布。
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报道时间线
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10月11日
- Reddit · r/MachineLearning机器学习论文是否变得越来越冗长？
一名研究者指出，近年来机器学习论文篇幅越来越长，常见 20 至 40 页以上的纯文本内容，且这一趋势已从 LLM 领域扩展到优化等方向。作者认为部分论文过度依赖口语化表达，混合 "a lot of""we don't feel" 等对话式句法进入学术写作，造成可读性下降；同时数学推导反而变少，过度依赖 block diagrams，使细节难以转化为公式或代码。
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