探讨AI数据准备对科学发现的影响
原文：What does it mean for data to be AI ready?
数据如何为人工智能做好准备？这是AIDaR：科学发现的人工智能数据准备研讨会要解决的核心问题，该研讨会将于今年在巴黎举行的NeurIPS会议上由我和Michal Rosen-Zvi、Zoe Piran、Kenny Workman、Edaeni Hamid、Vladimir Ermakov以及Arindam Sett共同组织。我们接受投稿的截止日期是2026年9月5日晚上11:59（AoE）。研讨会的投稿遵循标准的NeurIPS流程。作者通过OpenReview提交手稿，审稿人在该平台上进行回复。许多科学论文背后的代码已经通过GitHub进行管理。一些会议的作者使用Anonymous GitHub来分享他们仓库的只读、匿名副本。这些仓库对于盲审非常有用，但审稿人无法利用GitHub工具（如问题或拉取请求）来对工作进行有针对性的反馈。这种限制促使了一种名为submityour.work的新提交系统的诞生。这个系统测试了GitHub的评审工具是否能为研讨会投稿带来更有用、更可重复的反馈。它还测试了一个一致的、机器可读的项目是否对人和代理更易用。submityour.work允许作者将他们的OpenReview投稿连接到GitHub私人仓库进行评审：- 提交：向OpenReview提交后，作者使用AI代理、命令行工具或浏览器提交他们的项目文件夹。作者不需要有GitHub账户。- 修订：AIDaR提交工具会删除Git历史记录，检查临时副本中的姓名和常见秘密模式，并将文件发送到私人GitHub仓库。服务器不会保留上传的副本。- 评审：审稿人检查文件并通过GitHub问题和拉取请求留下反馈。作者可以使用稳定的提交ID提交修订，并通过同一系统进行回复。submityour.work是我们为本次研讨会构建的原型。参与是完全自愿的，不会影响您的接受机会。我们开发了