苏飞一口气刷数学全书到了晚餐时间，简短的吃了个饭，回来继续肝。
不过很快，他的VX就收到了老赵的消息，论文已经润色完成，电子版打包发了过了，苏飞简略地查了一遍，发现老赵居然还把自己的代码精简了一下。
再次感谢老赵后，苏飞抱着手提就上了床，连上wifi，准备论文投稿。
苏飞先注册了CMT账号，然后填写了姓名邮箱等杂七杂八的个人信息，弄了半天终于进入了AAAI2022会议项目，把论文题目，摘要和全文一个个贴上去，附上了代码，完成上传。
论文状态被修改为“submitted-to-editor”，表示论文已经成功提交给编辑了，接下来只要慢慢排队就行......当然，苏飞完全不准备排队。
‘系统，使用插队卡。’
‘叮！插队卡使用成功！’
系统提示音刚落下，苏飞就受到了邮件提示，自己的论文状态已经更改为“under-review”。
苏飞瞠目结舌，论文成功提交给编辑和成功给审稿人是不同的概念，特别是这种顶会，编辑的作用很可能就只是汇总一下审稿人的意见，自己没什么决定权，所以重点还是在审稿人上，这种编辑又叫“meta-review”，meta是元分析的意思，就是概括分析所有审稿人的意见，完全就是工具人。
一想到自己的论文已经躺在审稿人的邮箱里，苏飞就激动地在床上手舞足蹈。
当然，这也只是第一步，AAAI这种顶会中的顶会，审稿人有足足四个，每个审稿人都会打分，而且实行双盲审制度，第一轮的两个审稿人和第二轮两个审稿人之间的信息完全保密，也就是说，第二轮打分的时候完全不知道第一轮的分数，也不知道第一轮的审稿人。
这就很容易闹出啼笑皆非的事，比如第一轮打了高分，第二轮打了个超低分，两轮的大佬事后甚至会吵起来，都认为对方不专业。
可能很多人认为这种制度不合理，一千个读者就有一千个哈姆雷特，然而，这种制度却保证了论文的高含金量，这意味着你想要在AAAI上发文，你就要成为那唯一的哈姆雷特。
......
在苏飞入睡之际，美国旧金山正烈阳当空。
旧金山，斯坦福AI实验室主任办公室。
一个戴着眼睛，头发微白的青年人正喝着咖啡，查阅着自然语言领域最新的科研进展。
虽然这位青年看起来有些瘦弱，但没有人敢小瞧他，他是自然语言处理领域的最高标杆，当年的机器翻译和智能问答系统就是他一手引领起来的潮流，如今无数人使用的翻译软件和搜索引擎，都要算他一份功劳。
他是曼宁（Manning），在自然语言处理领域，可以说是神一样的存在。
“嗯？”
曼宁教授发现自己的邮箱被推送来了一篇论文，还是来自AAAI的一个技术编辑。
“怎么还得我来审稿？”
曼宁教授嘟囔了一句，虽然他也是AAAI的会员之一，而且也确实有责任审稿，但作为AAAI最高荣誉会员，这种大佬整个AAAI不超过两手之数，他们的作用就是镇场子的，哪个不长眼的编辑会让这种大佬充当审稿人，简直吃了熊心豹子胆。
曼宁教授虽然内心有些不满，但还是点开了论文，开始查阅。
【Deep contextualized word representations】？
嗯哼，从今年最火的方向下手，切入点倒不错。
曼宁教授大略看了看摘要，作者提出了一个新的模型弥补了TagLM的劣势，并且取得了近十个点的性能提升。
看到此处，曼宁教授不禁来了兴趣，如果这摘要没有夸大其词，十个点的性能提升，绝对能让这个新模型完全替代TagLM。
越往下看，曼宁教授的心中就越是严肃，而挂在墙上的钟表滴答滴答走动。
一分钟，两分钟，五分钟，十分钟......
去除卷积提取层，去除循环神经网络提取层，只保留原始词向量？
不得不说这个结构修改非常大胆，可是......提取层都去除了，用原始信息能有好结果？
然后，他就在下面一段的理论证明找到了答案。
看到理论证明的时候，曼宁教授也是诧异了一会儿，什么时候深度学习的论文还有理论证明这部分了？现在的年轻人都这么严谨的么？
紧接着，他就发现了更不可思议的事情，对方不但证明了，而且证明得非常详细，先是用线代说明卷积提取层在这个结构里只能给参数带去混乱因子，然后又证明了普通的循环神经网络提取层不足以提取到所有信息，结合相关数学理论，改换成了双层结构的长短期记忆神经网络提取层。
这......作者论证思路清晰，逻辑严谨，真的要鸡蛋里挑骨头的话，就是这篇论文的实验只使用了单一的命名体识别，他不明白，是什么样的团队，很可能都请了一个数学专家了，还非舍不得再花点成本多做几个实验。
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