可复现性论文趋势 2023–2026
复现研究
统计范围：NeurIPS、ICLR、ICML、CVPR 四个会议，2023–2026 年，共 11 篇被归入该主题的论文。
主要结论
- 可复现性论文从 2023 年的 4 篇降到 2026 年的 0 篇，热度在回落。
- NeurIPS 是发可复现性论文最多的会议，2023–2026 年共 8 篇，占四个会议总量的 73%。
- 在「评测与基准」的 5 个主题里，它的 2026 年论文数排第 5；同组增长最快的大模型基准是 154 倍，可复现性是 0.0 倍。
各会议论文数
按年份和会议统计
| 年份 | NeurIPS | ICLR | ICML | CVPR | 合计 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2023 | 2 | 1 | 0 | 1 | 4 |
| 2024 | 6 | 0 | 1 | 0 | 7 |
| 2025 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2026 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
代表论文
按年份和会议均匀挑选，方便快速看到每一届的样貌
- NeurIPS 2024[Re] On the Reproducibility of Post-Hoc Concept Bottleneck Models
- ICML 2024What Can Transformer Learn with Varying Depth? Case Studies on Sequence Learning Tasks
- NeurIPS 2023[Re] On the Reproducibility of CartoonX
- ICLR 2023Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research
- CVPR 2023Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models
- NeurIPS 2024Explaining RL Decisions with Trajectories': A Reproducibility Study
- NeurIPS 2023Reproducibility study of 'Proto2Proto: Can you recognise the car, the way I do?'
- NeurIPS 2024Reproducibility study of “LICO: Explainable Models with Language-Image Consistency"
- NeurIPS 2024Reproducibility study of FairAC
- NeurIPS 2024Reproducibility Study Of Learning Fair Graph Representations Via Automated Data Augmentations
- NeurIPS 2024On the Reproducibility of: "Learning Perturbations to Explain Time Series Predictions"
全部可复现性论文
共 11 篇，第 1 / 1 页
- ICML 2024What Can Transformer Learn with Varying Depth? Case Studies on Sequence Learning Tasks
- NeurIPS 2024[Re] On the Reproducibility of Post-Hoc Concept Bottleneck Models
- NeurIPS 2024Explaining RL Decisions with Trajectories': A Reproducibility Study
- NeurIPS 2024On the Reproducibility of: "Learning Perturbations to Explain Time Series Predictions"
- NeurIPS 2024Reproducibility study of “LICO: Explainable Models with Language-Image Consistency"
- NeurIPS 2024Reproducibility study of FairAC
- NeurIPS 2024Reproducibility Study Of Learning Fair Graph Representations Via Automated Data Augmentations
- CVPR 2023Diffusion Art or Digital Forgery? Investigating Data Replication in Diffusion Models
- ICLR 2023Towards Inferential Reproducibility of Machine Learning Research
- NeurIPS 2023[Re] On the Reproducibility of CartoonX
- NeurIPS 2023Reproducibility study of 'Proto2Proto: Can you recognise the car, the way I do?'
在 Claude、Cursor 里直接问这个趋势
接上 Paperlist MCP 后，写综述、挑方向或准备投稿时，不用离开对话框就能拿到这页的数字：每年各会议的论文数、增长倍数、涨得最快的子方向和代表论文，AI 会按你的问题整理。
可以直接复制这句话问 AI
用 paperlist 查可复现性在 NeurIPS 2023–2026 的论文趋势，哪一年涨得最快？
AI 会调用的工具：get_topic_stats {"topic": "reproducibility"}
常见问题
- 2023–2026 年四大会议一共有多少篇可复现性论文？
- 共 11 篇，按年份分别是 2023 年 4 篇、2024 年 7 篇、2025 年 0 篇、2026 年 0 篇。
- NeurIPS 2024 有多少篇可复现性论文？
- NeurIPS 2024 有 6 篇可复现性论文，上一届是 2 篇。
- ICLR 2023 有多少篇可复现性论文？
- ICLR 2023 有 1 篇可复现性论文。
- ICML 2024 有多少篇可复现性论文？
- ICML 2024 有 1 篇可复现性论文。
- CVPR 2023 有多少篇可复现性论文？
- CVPR 2023 有 1 篇可复现性论文。
- 哪个会议的可复现性论文最多？
- NeurIPS，2023–2026 年共 8 篇。