Venues
¿Qué hace que un paper se rechace en NeurIPS, ICLR o COLM? En lugar de repetir folclore, agrupamos las debilidades que apuntan los revisores en sus revisiones públicas y las presentamos de forma navegable. Ciencia abierta sobre datos abiertos.
ICLR 2024
2024Conferencia de referencia en aprendizaje de representaciones. Ronda única, ciclo de revisión transparente.
ICLR 2025
2025Edición 2025 de ICLR. Mismo formato que 2024, dataset todavía mayor: la API expone 11.672 envíos y 5.019 rechazos. Permite ver cómo evolucionan las preocupaciones de los revisores año a año.
NeurIPS 2024
2024La conferencia ML más grande. OpenReview expone solo los envíos que llegaron a fase de decisión: lo que ves aquí es la cola del proceso.
TMLR
2024Transactions on Machine Learning Research. Modelo de revista de revisión continua sin deadline. Distinto incentivo para autores y revisores: ¿se traduce en patrones de rechazo distintos?
Comparación año a año: ICLR 2024 vs 2025
El mismo venue, dos ediciones consecutivas. ¿Cambió lo que critican los revisores entre 2024 y 2025?
Datos en bruto
Cada cluster lleva ejemplares textuales anonimizados y sus términos más representativos. No te pedimos que confíes: te enseñamos las pruebas.
Aprendizaje práctico
Cada patrón viene con un consejo accionable. Lo que cambiarías en tu paper si supieras que ese patrón existe.
Reproducible
Pipeline abierto: TF-IDF + LSA + KMeans sobre datos públicos de OpenReview. Documentado en el OC-TR-2026-007.
¿Cómo lo construimos?
Metodología, fuentes y limitaciones. Pensado para que puedas reproducirlo o auditarlo.