arXiv计算机科学类别更新了对综述文章和立场论文的审核政策，要求此类投稿必须先在期刊或会议上通过同行评审并被接受，作者需提供相关证明文件。未附证明的投稿很可能被拒绝。这一调整旨在应对arXiv上此类文章数量激增的问题，实际上arXiv政策原本就不包含这两类文章，过去只是基于质量酌情收录。

arXiv计算机科学（CS）类别更新了关于综述文章和立场论文的审核政策。根据新规，这两类文章在提交至arXiv CS类别前，必须已在期刊或会议上完成同行评审并被接受。作者需在提交时提供相关评审证明文件，否则文章很可能被拒绝收录。

政策背景说明 此次调整并非政策变更——arXiv官方内容类型政策中从未将综述和立场论文列为常规收录类型。过去仅因这类投稿数量稀少且质量优异，才被审稿人酌情收录。典型案例如《IEEE会刊》《计算综述》等权威期刊约稿的专家综述，或美国国家科学院工程院等机构发布的立场文件。

调整原因解析 近年的投稿激增促使arXiv作出改变： 1. 生成式AI技术导致非原创研究类文章数量暴增，CS类别尤为突出 2. 当前每月收到数百篇综述投稿，多数仅为文献罗列，缺乏深度学术讨论 3. 审稿志愿者团队需优先保障研究论文的审核效率

新规实施细则 - 有效投稿途径：先通过期刊/会议正规同行评审（工作坊评审不适用） - 证明材料要求：投稿时需附DOI等完整的评审通过元数据 - 拒稿后续处理：获得正式评审后可提起申诉，禁止直接重复提交

其他重要说明 1. 科技社会影响类原创研究（如cs.CY类别）不受此限制 2. 其他学科类别将根据实际投稿情况自主决定是否跟进类似政策 3. 政策目标始终是：优先保障原创研究的快速共享，同时筛选有价值的综述类内容

（注：全文在保留核心政策细节的基础上，删减了重复的解释性内容，重组了部分逻辑结构，采用更适合中文阅读习惯的段落划分和标题体系。）

评论总结：

1. 关于arXiv新政策的合理性：

• 支持方认为新政策能减少低质量论文（如AI生成的综述），提高信噪比： "The signal to noise ratio is really awful... Mandatory peer review would fix a lot of this" (bob1029) "Preprint servers could be dealing with 1000s of review/position papers... wastes precious screening work hours" (physarum_salad)
• 反对方认为这会阻碍科研传播和创新： "It’s terrible for the CS community not being able to access pre-prints" (mottiden) "I don't see how blocking... revolutionary innovations helps hacker culture" (zackmorris)

2. 关于LLM带来的挑战：

• 认为LLM导致论文质量下降： "The majority of the review articles... are little more than annotated bibliographies" (bob1029引用arXiv声明) "These things will ruin everything good" (exasperaited)
• 建议技术解决方案： "Maybe it's time for a reputation system" (amelius) "Simple solution: criminalize posting AI generated publications" (iberator)

3. 关于arXiv运营模式：

• 指出当前模式不可持续： "26k submission in october... clearly not sustainable" (DalasNoin)
• 建议改进方案： "Asking for a small amount of money would probably help" (DalasNoin) "They should solve the real problem of obtaining more funding" (zackmorris)

4. 其他观点：

• 对提交动机的质疑： "Why... putting a completely AI-generated survey paper on arXiv?" (currymj)
• 替代平台建议： "Isn't github the normal way of publishing now for cs?" (naveen99)