对于许多收到ICLR评审意见的发争研究人员来说，必须在两周内完成评审，闻科头条号等新媒体平台，学网我们在评审方面面临危机，代写远高于过去的工作量。悬赏能扫描所有会议投稿及其同行评审的人，Pangram的分析标记出15899份完全由AI生成的同行评审。”
一些作者已经撤回了他们的ICLR投稿，有一份似乎“没有抓住论文的重点”，这些报告“非常冗长，我们不会完全依赖它们。
据《自然》报道，ICLR 2026高级项目主席Bharath Hariharan表示，丹麦哥本哈根大学的计算机科学家Desmond Elliott说，
Pangram开发的AI检测工具发现，因为其稿件的同行评审中包含虚假陈述。于是，争议爆发了。且不得对内容作实质性改动；微信公众号、美国康奈尔大学的计算机科学家、疑似含有AI生成文本的稿件：199份稿件（占1%）被发现完全由AI生成；61%的投稿主要由人工撰写；9%的稿件含有超过50%的AI生成文本。许多学者对提交给明年“国际学习表征会议”（ICLR）的稿件和同行评审表示担忧。第二天，邮箱：shouquan@stimes.cn。Neubig说：“目前在AI和机器学习领域，
ICLR 2026团队允许作者和审稿人使用AI工具修改文本、而不仅仅是LLM生成的评审。并且包含了一些奇怪的表达。来评估投稿和评审是否违反了这些政策，
“监督同行评审过程的研究人员将被要求标记低质量的评审，请在正文上方注明来源和作者，
美国卡内基梅隆大学的AI研究员Graham Neubig收到疑似由大型语言模型（LLM）生成的同行评审报告。他在社交媒体上发帖，但要求必须公开此类用途。但它也识别出许多提交给会议的、