作者看不懂自己的 AI 论文？
机器学习期刊 TMLR 的主编 Nihar Shah 警告说，越来越多的“研究者”们正在提交自己完全不理解的 AI 辅助编写的论文。期刊的桌面拒稿率已经从 2023 年的约 6%，飙升到了现在的约 53%。
于是，编辑部找了 10 篇面临拒稿的论文联系了作者，邀请他们通过 Zoom 来回答关于论文的问题。在收到邀请后，有一位作者直接就撤稿了……有一位作者说自己忙、没空参加，最后剩下的 ，有 7 人接受了邀请。
结果这 7 人中，没有任何一个人能回答关于自己论文的问题。
最终，这 10 篇论文全部被拒。
主编 Shah 投入了约两周的时间跨度，共约 25 小时来逐一面谈这些疑似低质论文的投稿作者。
LLM 已然成了当下的论文工厂，写一篇看起来很那么回事的垃圾论文的成本，几乎接近于零。这些劣质论文大大增加了论文审稿的成本，而由于审稿人力的不足，用 AI 审稿也就被逼无奈的成了选择……
我现在面试时若是聊完之后觉得人还不错，但他做的东西我有点看不懂的、或者看起来太易懂不足以展示的，我基本都会出一道题让他去完成而不是直接 offer，并且这题属于借助 AI 才可能完成的类型。在候选人完成之后，我会再和他在现场对线，像真正在一起工作那样去讨论各种具体细节。
因为和写论文类似，用 AI 做出个垃圾项目的成本也几乎为 0，所以这个环节也是越来越有必要，也越来越重要了。不然光看简历里面长长的一堆开源项目，有时还真的很难判断。
关于如何高效面试，你有什么建议吗？
