El problema creciente al publicar trabajos sobre IA es que el proceso de publicación es mucho más lento que el proceso de trabajo en trabajo, así que cuando los artículos finalmente reciben revisiones completas por pares, se pide a los autores que tengan en cuenta los artículos más recientes que se construyen sobre el artículo en revisión. No hay normas reales al respecto

Y el problema relacionado es que los documentos de trabajo originales suelen estar escritos sobre modelos anteriores. Los revisores expertos en IA piden que los artículos se actualicen para los modelos más recientes, pero eso suele cambiar los resultados: ¿publicáis cosas históricamente verdaderas o necesitáis actualizaciones?

Nota importante para quienes no son académicos: no se obtiene plaza fija ni promoción por preprints. Necesitas artículos publicados revisados por pares.

Cada vez es más necesario construir papeles para facilitar su actualización a medida que salen nuevos modelos. Eso también significa que los artículos de "la IA no puede hacer bien la tarea X" deben ser reescritos sobre la línea de tendencia, porque para cuando publiques, puede que haga bien la tarea X.