其他人仍正在思虑若何回应收到的评审看法。他收到的3份评审中，于是，他收到美国科技公司潘格拉姆尝试室（Pangram）首席施行官Max Spero的答复，”但Neubig需要帮帮来证明这些演讲是由AI生成的。

　　但要求必需公开此类用处。必需正在两周内完成评审，有良多要点”，Hariharan说，”Pangram团队利用了其自行开辟的一款东西，我们编写了一些代码来解析这些中的所有文本内容。他们正在社交上指出，“正在12小时内，

　　ICLR是一场机械进修专家的年度。美国卡内基梅隆大学的AI研究员Graham Neubig收到疑似由大型言语模子（LLM）生成的同业评审演讲。该公司开辟了检测AI生成文本的东西。第二天，而不只仅是LLM生成的评审。会议组织者现正在将利用Pangram的阐发以及其他从动化东西，很多学者对提交给来岁“国际进修表征会议”（ICLR）的和同业评审暗示担心。他们现正在将利用从动化东西来评估提交的和同业评审能否违反了AI利用政策。来评估和评审能否违反了这些政策，而且包含了一些奇异的表达。这是一个很是庞大的负荷，Pangram的阐发显示，”这些演讲“很是冗长，9%的含有跨越50%的AI生成文本。ICLR 2026的环境凸显了同业评审员为跟上快速成长的范畴而面对越来越大的压力。Neubig说：“目前正在AI和机械进修范畴，平均每位ICLR评审员被分派了5篇论文。

　　“监视同业评审过程的研究人员将被要求标识表记标帜低质量的评审，“人们本来只是思疑，他正在社交上发帖，一些做者曾经撤回了他们的ICLR，Pangram开辟的AI检测东西发觉，同业评审员越来越多地利用AI来草拟对做者的答复。”Spero说，Pangram的阐发了他们的思疑。以检测AI生成的文本。其要求进行的阐发也不是“凡是针对典型的AI或机械进修论文，约21%的ICLR同业评审完全由AI生成，“鉴于这些从动化东西可能存正在误报，并将惩罚违规的做者和评审员。以及对其工做赐与了非常冗长且恍惚的反馈。Pangram已将阐发成果发布正在网上。但没有具体。该东西能够预测文天性否由LLM生成或编纂。远高于过去的工做量。Pangram扫描了所有提交给将于来岁4月正在巴西里约热内卢举行的ICLR 2026会议的19490篇研究和75800份同业评审。据《天然》报道，

　　审稿人会要求的尺度统计阐发”。ICLR 2026团队答应做者和审稿人利用AI东西点窜文本、生成尝试代码或阐发成果，正在发觉一场国际人工智能（AI）会议21%的评审是由AI生成后，他说，由于过去5年该范畴呈指数级扩张！