El problema creciente con la publicación de trabajos sobre AI es que el proceso de publicación es mucho más lento que el proceso de trabajo en papel, por lo que cuando los artículos finalmente reciben revisiones por pares completas, se les pide a los autores que tengan en cuenta artículos más nuevos que se basan en el artículo en revisión. ¡No hay normas reales al respecto!

Y el problema relacionado es que los documentos de trabajo originales a menudo se escriben sobre modelos anteriores. Los revisores expertos en IA piden que los documentos se actualicen para los modelos más nuevos, pero eso a menudo cambia los hallazgos: ¿publicas información históricamente verdadera o requieres actualizaciones?

Nota importante para no académicos: no obtienes permanencia ni ascenso por preprints. Necesitas artículos publicados revisados por pares.

Los documentos necesitan ser cada vez más fáciles de actualizar a medida que salen nuevos modelos. Eso también significa que los documentos que dicen "la IA no puede hacer bien la tarea X" deben reescribirse sobre la línea de tendencia, porque para cuando publiques, puede que ya haga bien la tarea X.