Badania AINoweKomunikat instytucji

NeurIPS 2026 w trzech miastach naraz. Przed startem 178 prac odpadło przez detektor tekstu AI

Największa konferencja badań nad AI odbędzie się 6-13 grudnia 2026 r. w Sydney, Atlancie i Paryżu. Ścieżka prac stanowiskowych odrzuciła 178 z 969 zgłoszeń po skanie detektorem tekstu AI.

7 min czytania4 źródła
NeurIPS 2026 w trzech miastach naraz. Przed startem 178 prac odpadło przez detektor tekstu AI
W skrócie
  • NeurIPS 2026 odbywa się w trzech miejscach: główne wydarzenie w Sydney (6-12 grudnia), satelity w Atlancie i Paryżu (od 9 grudnia).
  • Organizatorzy przyjęli 102 warsztaty z 454 ważnych zgłoszeń i 19 tutoriali z 62 propozycji.
  • W ścieżce prac stanowiskowych 178 z 969 zgłoszeń (18,4%) odrzucono bez prawa odwołania po skanie detektorem Pangram.
  • Wynik detektora mocno zależał od długości analizowanego fragmentu: przy oknach ok. 100 słów udział prac z wynikiem co najmniej 90% spadł z 42,7% do 12,7%.
  • Autorzy przyjętych prac muszą dołączyć streszczenie dla laików do 150 słów.

NeurIPS, jedna z największych konferencji uczenia maszynowego, w grudniu 2026 r. rozkłada się na trzy kontynenty. Główne wydarzenie odbędzie się w Sydney, a równolegle oficjalne satelity ruszą w Atlancie i Paryżu. Zanim ktokolwiek wsiadł do samolotu, najgłośniejsza decyzja tej edycji zapadła w czerwcu: przewodniczący ścieżki prac stanowiskowych odrzucili 178 zgłoszeń, bo detektor uznał je za w dużej mierze napisane przez AI.

Kalendarz: Sydney najpierw, Atlanta i Paryż trzy dni później

Według oficjalnej strony z terminami program w Sydney wygląda tak: 6 grudnia dzień wystawców (Expo), 7 grudnia tutoriale, 8-10 grudnia główna konferencja, 11-12 grudnia warsztaty i konkursy. W Atlancie i Paryżu główna część trwa 9-11 grudnia, a warsztaty 12-13 grudnia.

Każde miasto ma własnych mówców zaproszonych: sześcioro w Sydney, czworo w Paryżu i troje w Atlancie. W Paryżu wystąpi m.in. matematyk Timothy Gowers, w Atlancie Sasha Luccioni, w Sydney m.in. Shannon Vallor i Satinder Singh.

Australijski grudzień jest zresztą gęsty. Tydzień wcześniej, 27-30 listopada, w Auckland odbywa się konferencja AJCAI, a 1-4 grudnia w Melbourne ACML - organizatorzy NeurIPS sami zwracają na to uwagę na swoim blogu.

Ile czego przyjęto: warsztaty, tutoriale, ścieżka czasopism

Na blogu konferencji do 6 listopada nie pojawiła się liczba zgłoszeń do głównej ścieżki, za to są dane o pozostałych częściach programu. Do warsztatów wpłynęło 477 zgłoszeń, z czego 454 ważne, a przyjęto 102. Organizatorzy piszą, że to „znaczący wzrost” wobec poprzedniego roku, ale nie podają liczby z 2025 r.

Odsetek przyjętych warsztatów różnił się między miastami: 21,5% w Sydney, 25,4% w Paryżu i 23,6% w Atlancie. Organizatorzy tłumaczą to różną liczbą zgłoszeń na każdą lokalizację i różną liczbą sal.

Inne liczby z oficjalnych komunikatów:

  • tutoriale: 19 przyjętych z 62 propozycji - 12 w Sydney, 4 w Paryżu, 3 w Atlancie;
  • ścieżka czasopism: 88 prac już opublikowanych w czasopismach, w tym 64 z TMLR, 16 z JMLR i 8 z Annals of Statistics;
  • ścieżka powtarzalności (MLRC): 16 prac, które sprawdzają wcześniejsze wyniki, m.in. jedna analizuje ślady dowodów w pracach z NeurIPS 2025.

Nowością dla autorów jest streszczenie dla laików. Każda przyjęta praca ma mieć krótki opis zrozumiały poza branżą, który według organizatorów nie powinien przekraczać 150 słów. To ten sam wymóg, który wcześniej wprowadziła konferencja ICML 2026.

178 prac odrzuconych przez detektor: jak to policzono

Ścieżka prac stanowiskowych (position papers) to miejsce na argumenty o kierunku badań, a nie na nowe wyniki eksperymentów. Zasady tej ścieżki mówiły, że prace mają być „w znacznej mierze napisane przez ludzi”, a AI wolno użyć tylko do korekty i podobnych drobnych zmian.

Przewodniczący przepuścili wszystkie zgłoszenia przez komercyjny detektor Pangram w wersji 3.3.2. Narzędzie dzieli tekst na okna po ok. 250-350 słów i każdemu przypisuje prawdopodobieństwo, że napisał je model językowy. Okno z prawdopodobieństwem powyżej 0,75 jest oznaczane jako tekst z AI.

Wyniki ze standardowymi oknami były wysokie: 273 z 969 prac (28,2%) dostało wynik 100%, a 42,7% co najmniej 90%. Organizatorzy zastrzegają, że wynik 100% nie znaczy, że całą pracę napisał model, tylko że AI użyto w wielu częściach tekstu.

Ostatecznie bez odwołania odrzucono 178 prac (18,4%). Wśród nich 77 miało wynik co najmniej 0,9, 79 wynik co najmniej 0,8 i dodatkowe czynniki, a 22 wynik co najmniej 0,5 przy autorach, którzy zadeklarowali, że AI nie używali, albo nie złożyli deklaracji. Kolejne 123 prace (12,7%) dostały wezwanie: do 15 czerwca autorzy mieli pokazać dowody znaczącej pracy człowieka nad tekstem, inaczej również odpadną.

18,4%prac stanowiskowych na NeurIPS 2026 odpadło przez detektor AI

Dlaczego długość fragmentu zmienia wynik

Najciekawsza liczba w komunikacie dotyczy samej metody. Gdy przewodniczący przeliczyli prace na krótszych oknach, ok. 100 słów, odsetek prac z wynikiem co najmniej 90% spadł z 42,7% do 12,7%, a udział prac z wynikiem 100% do 2,16%. Ten sam tekst, ta sama wersja detektora, a wynik zależy od tego, jak go pokroić.

Organizatorzy bronią decyzji danymi dostawcy: według audytów odsetek fałszywych alarmów Pangramu jest poniżej 0,1%. To deklaracja producenta narzędzia, a nie niezależny pomiar na pracach naukowych. Sami przewodniczący sprawdzali też, co detektor wychwytuje: na 10 pracach z konferencji FAccT 2022 testowali 12 sposobów użycia AI i podają, że Pangram nigdy nie oznaczył tekstu, w którym AI dopisała 20% lub mniej.

Zastrzeżenia

Komunikat z 2 czerwca opisuje decyzje przed okresem odwołań. Na blogu NeurIPS do 6 listopada nie ukazało się podsumowanie, ile ze 123 wezwanych prac ostatecznie zostało w konkursie. Nie wiadomo też, ile ze 178 odrzuconych prac użyło AI wyłącznie do dozwolonej korekty.

Spór dotyczy więc nie tego, czy wolno ograniczać pisanie prac przez modele językowe, tylko czy detektor nadaje się na jedyną podstawę decyzji bez odwołania. Dla czytelnika wyników z grudnia ważne jest coś innego: główne prace NeurIPS przechodzą zwykłą recenzję, a ścieżka stanowiskowa to tylko jedna z kilku ścieżek programu. O tym, jak odróżnić pracę recenzowaną od preprintu i komunikatu, pisałem w tekście jak czytać badania naukowe. Jak szybko rośnie liczba prac z informatyki, pokazują dane z arXiv za wrzesień 2026.

Co obserwować w grudniu

  • Dane o głównej ścieżce. Liczby zgłoszeń i przyjętych prac do głównej ścieżki 6 listopada nie było jeszcze na blogu konferencji.
  • Plakaty z 8-10 grudnia w Sydney. To tam pojawi się większość nowych wyników; tematy posterów autorzy wybierają do 15 listopada.
  • Prace o bezpieczeństwie i interpretowalności modeli. Już w ścieżce MLRC są analizy interpretowalności mechanistycznej i ewaluacji agentów - podobne pytania jak w preprincie o modelach, które zauważają nadzór.

Pytania i odpowiedzi

Kiedy i gdzie jest NeurIPS 2026?

Główne wydarzenie odbywa się w Sydney od 6 do 12 grudnia 2026 r. Oficjalne satelity działają w Atlancie i Paryżu - główna część 9-11 grudnia, warsztaty 12-13 grudnia.

Dlaczego NeurIPS 2026 odbywa się w trzech miastach?

Organizatorzy nazywają Atlantę i Paryż oficjalnymi satelitami, każde miasto ma własny program, mówców i warsztaty. W opublikowanych komunikatach nie podali jednego powodu takiego układu.

Czy na NeurIPS można wysłać pracę napisaną z pomocą AI?

W ścieżce prac stanowiskowych zasady dopuszczały AI tylko do korekty i podobnych drobnych zmian, a prace miały być w znacznej mierze napisane przez ludzi. Zgłoszenia sprawdzano detektorem Pangram.

Czym jest streszczenie dla laików na NeurIPS?

To krótki opis przyjętej pracy dla odbiorców spoza branży. Organizatorzy proszą, by miał nie więcej niż 150 słów.

Źródła

Piotr Olszewski

Autor Przełomowego. Codziennie czyta prace z arXiv, Nature, Science i komunikaty uczelni, a opisuje tylko te, które coś zmieniają. Każdą liczbę podaje ze źródłem.

Jak wybieram i sprawdzam prace →

Widzisz błąd albo nieścisłość? Napisz - poprawię i dopiszę datę aktualizacji.

Czytaj dalej

Badania AI →
Jak działają duże modele językowe (LLM): od transformera po modele rozumujące
Badania AIJak to działa

Jak działają duże modele językowe (LLM): od transformera po modele rozumujące

Duże modele językowe uczą się przewidywać kolejne słowo. Trenowanie GPT-2 w 2019 roku kosztowało 50 tys. dolarów, a PaLM-a w 2022 roku - 8 mln…

8.10.2026 · 9 min
AlphaFold w liczbach: 88 z 97 celów w CASP14, ale z wyraźnymi ograniczeniami
Badania AIJak to działa

AlphaFold w liczbach: 88 z 97 celów w CASP14, ale z wyraźnymi ograniczeniami

W konkursie CASP14 w 2020 roku AlphaFold 2 dał najlepszą prognozę dla 88 z 97 celów, a mediana GDT wyniosła 92,4 na 100. Dane z opisów pokazują też,…

29.10.2026 · 7 min
Jak czytać badania naukowe: piramida dowodów, recenzja i preprint
ZdrowieJak to działa

Jak czytać badania naukowe: piramida dowodów, recenzja i preprint

W medycynie zaproponowano ponad 80 różnych hierarchii dowodów. Na ich szczycie stoją metaanalizy badań z randomizacją, na dole opinie ekspertów, ale…

8.10.2026 · 7 min