过去七年里，我一直通过 arXiv 等多个渠道关注计算机视觉与图像合成领域的相关研究，这段时间足以让我敏锐捕捉到该领域研究中反复出现的模式以及不断演变的趋势。不过，我接下来要分享的这些观察结论均基于个人经验，并非依托严谨的数据研究得出。说实话，我一直希望能有足够时间，借助机器学习技术去深入挖掘 arXiv 平台上不断积累的海量文献数据，相信这些数据中必然隐藏着许多尚未被发现的深刻洞见，但就目前而言，我只能基于近期的关注，随意聊聊该领域的一些发展态势。
2024 年人工智能领域论文投稿的诸多趋势，在 2025 年已然成为常态，其中尤为显著的一点是，人工智能相关论文的投稿量仍在持续激增，而这一现象本身又受到人工智能技术的推动，如今甚至已经到了被视为一种行业危机的程度。数年前，就有人指出人工智能领域论文投稿量正呈指数级翻倍增长的态势，而随着近期人工智能投资热潮的兴起，相关研究的重要性愈发凸显，投入该领域的资金也大幅增加，这一增长趋势更是愈演愈烈。尽管 2025 年全年的完整统计数据尚未公布，但目前已有的综合数据显示，各个领域的论文投稿量均在普遍上涨，其中计算机科学领域的投稿量更是遥遥领先于其他领域，保持着绝对的主导地位。
每年 10 月本该是秋季学术会议密集举办的时期，以往这个时候总会涌现出大量新的研究成果，但在 2025 年 10 月，论文投稿量却达到了堪称 “分布式拒绝服务攻击” 的惊人规模。这一情况，也让此前一直未受足够重视的研究趋势分析领域变得愈发关键和紧迫。也就是说，如今越来越多的论文和代码仓库开始聚焦于解决当前研究领域中日益严重的信号与噪声比例失衡问题，致力于从海量的研究成果中筛选出真正有价值的内容。就在上周，一项名为 “创新度评级” 的研究成果及配套的 GitHub 代码仓库正式亮相，该成果通过微调通义千问 3 – 4B – 2507、科学版伯特等大语言模型，使其具备对投稿论文进行二分类评估的能力，既能判断当前投稿论文相较于以往成果是否具有创新性，也能对多篇投稿论文进行创新性的两两对比。这个创新度评级系统会先将待评估论文的标题和摘要与过往的相似论文进行比对，再借助大语言模型总结出两者间的差异，最后把这些差异信息输入经过微调的通义千问 3 – 4B 模型，由该模型判定这篇新投稿的研究是否属于概念层面的创新成果。
值得注意的是，2025 年计算机视觉领域的一些过往热门研究方向正逐渐降温。比如伦理信息披露相关的研究，此前曾在学术界引发过一阵讨论热潮，但如今已不再是研究焦点；而高斯泼溅技术相关的研究热度也在不断减退。与这些降温的方向形成对比的是，围绕论文质量筛选的相关技术研究正在迅速崛起。毕竟在当前论文投稿量爆炸式增长的背景下，学术会议和期刊的评审工作面临着前所未有的压力，如何高效、准确地辨别论文的创新价值，剔除那些缺乏实质贡献的冗余研究，已成为整个学术界亟待解决的重要问题。
这种论文投稿量激增的态势，给计算机视觉领域带来了多方面的深远影响。对于研究人员而言，他们需要花费更多时间和精力从海量文献中梳理研究脉络、寻找自身研究的创新点，这无疑增加了科研工作的前期准备成本；对于学术会议和期刊的评审专家来说，庞大的投稿量远超其评审承载能力，不仅加重了评审负担，还可能导致评审周期延长，甚至影响评审结果的公正性和严谨性。而像创新度评级这样的技术手段的出现，为缓解这一困境提供了可行思路。这类技术能够借助人工智能快速完成初步筛选，帮助评审人员聚焦于更具潜力的研究成果，从而提升评审效率。
从长远来看，这种行业态势或许会推动计算机视觉领域形成新的学术研究生态。一方面，相关筛选技术的持续优化将促使研究人员更加注重成果的创新性和实质价值，减少跟风式、重复性研究；另一方面，随着论文筛选机制的不断完善，真正有价值的研究成果将更容易脱颖而出，进而获得更多关注和资源支持，这反过来又会激励科研人员沉下心来开展高质量研究。同时，这也可能会催生更多围绕科研辅助的技术研发，比如文献智能总结、研究趋势预测等工具，进一步推动计算机视觉领域朝着更高效、更理性的方向发展。
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