arXiv 开始给投稿限流了。
从 10 月 1 日起,同一个提交者每个自然月最多提交两篇论文,所有学科合并计算。即使论文被拒,也会占掉一次额度。原来就有的“同时最多三篇活跃投稿”限制继续保留。
让这个预印本平台收紧规则的,是越来越快的论文生产速度,以及跟不上的人工审核。arXiv 在公告里直接点到了 AI:工具让研究的某些环节变得更快、更容易,也让作者更容易批量提交低价值论文。
arXiv 于 10 月 1 日宣布更新投稿限流政策
一个月四万篇,AI 类别增长更快
今年 9 月,arXiv 收到 40,363 篇投稿,创下单月纪录。两年前的同一个月是 20,569 篇,十年前则是 9,869 篇。
两年间,月度投稿量接近翻倍。同一个 9 月,这些投稿还带来了接近 9,000 个支持工单,需要工作人员和审核者处理。
arXiv 月度投稿量及 2026 年 9 月的新纪录
AI 类别的变化更明显。arXiv 在公告中称,cs.AI 两年间的投稿量已达到此前的六倍以上。官方给出的曲线一路向上,到了 2026 年,几次回落也没能改变整体的攀升。
cs.AI 在 2024 至 2026 年间的月度投稿变化
增长本身当然可以是好事。更多人做研究,更早分享结果,本来就是 arXiv 希望促成的事情。但审核者看到的变化,远不止数量。
公告列出了几种越来越常见的稿件:研究内容单薄、范围很窄的论文;把一项工作切成多篇来投的“切香肠”论文;还有篇幅密集、由 AI 写出的论文。其中许多达不到平台要求的学术价值和研究贡献。
以前,一篇论文从想法、实验到写完,多少有个生产周期。现在,AI 可以帮忙写代码、整理结果、扩写文字,连把一个工作包装成几篇稿件都容易了许多。写出一份看起来像论文的文档,和完成一项值得公开交流的研究,距离没有因此消失。
这段距离,要由收到稿件的人继续辨认。
被占掉的是好论文的等待时间
arXiv 的审核者是各领域的志愿专家。他们要判断稿件是否适合对应学科,是否有学术价值,是否达到基本的研究与表达标准。这是论文公开前的筛选,并不替代期刊、会议的同行评审。
即便如此,每一份稿件仍然需要有人看。最后被拒的论文,同样消耗了判断、处理和沟通的时间。
arXiv 编辑顾问委员会主席、俄勒冈州立大学荣休教授 Thomas Dietterich 在公告中把后果说得很具体:一小部分作者提交大量低质量论文,占用了不成比例的审核时间,其他认真提交高质量论文的作者,可能因此被耽搁数天甚至数周。
Thomas Dietterich 在公告中说明低质量投稿对审核时间的挤占
对等着公开结果的人来说,这种延迟是实在的。自己的论文准备好了,却要和别人低成本生成的大量稿件一起排队。
AI 降低了提交者生产文字的成本,却没有同步降低审核者辨认研究价值的成本。当两边的速度拉开,后面的队伍就会越来越长。所谓“灌水”,也就不只是读者多刷到几篇没用的论文,而是会挤占整个社区有限的注意力和时间。
这也是为什么 arXiv 把额度算在“提交”上。审核工作从收到稿件就开始了,等到接收之后再计数,挡不住这笔消耗。
两篇的限制,也会落在正常研究者身上
新规管的是实际操作提交的人。一个人代自己和合作者提交论文,只扣这个提交者的额度,不会同时扣掉作者名单上所有人的额度。
每月两篇按自然月计算;同时最多三篇活跃投稿,则是从 2024 年延续下来的限制。如果上个月的稿件到了这个月还在等待处理,它不会占用这个月的两次新投稿额度,但仍占着活跃投稿的位置。
这些细节对正常合作研究也有影响。一个项目负责人集中提交团队成果,或者几篇完成的论文碰上同一个会议节点,都需要重新安排提交时间。公告的 FAQ 对积压稿件和会议需求给出的办法,也是提前规划。
按数量限流,终究是一种粗粒度的办法。它能让同一个提交者放慢速度,却无法仅凭“两篇”区分高产研究和批量灌水。认真做研究的人会受益于队伍不再被少数人过度占用,也可能在集中交稿时碰到同一条限额。
arXiv 自己把这次调整称为临时应对措施。平台需要腾出时间,改进审核工具和流程,同时重新判断:当 AI 让论文生产加速,怎样的投稿节奏才合适。
AI 辅助研究仍被允许。作者需要披露相关使用,论文需要满足学术标准,内容中的错误和不当引用仍由署名作者负责。真正有价值的 AI 研究成果,和批量生成的低价值稿件,要在这套标准下接受判断。
arXiv 希望这条限额能促使作者先挑出最值得提交的工作。至少从现在起,一个提交者能生成多少份稿件,已经不能直接决定他能占用多少审核时间。
参考链接
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arXiv 投稿限流公告与 FAQ:https://blog.arxiv.org/2026/10/01/updated-rate-limit-policy/ -
arXiv 审核与生成式 AI 使用政策:https://info.arxiv.org/help/moderation/index.html

