别再熬夜赶DDL了，你的模型可能还没‘上线’就过期了
你刚跑完第17版消融实验，发现代码仓库里那个关键API调用在2026年3月已弃用；你提交的论文附录里写着‘基于HuggingFace v5.22.1’，而评审人打开链接看到的是v6.0.0的breaking change警告——这不是段子，是2026年ICLR初审拒信里的真实评语。
这不是投稿变难了，是‘模型即服务’（MaaS）已经从工业界冲进审稿流程的毛细血管。
截稿日提前？其实是‘服务生命周期’在卡点
2026年ICLR主会截稿定在9月5日（UTC），NeurIPS主会压到9月8日——比2026年整整早11天。官方没明说，但程序委员会私下透露：不是为了压缩审稿周期，而是给‘服务验证窗口’留出至少6周。现在一篇被送审的论文，如果声称‘支持实时推理’或‘集成至主流MaaS平台’，审稿人会直接点击你附录里的deploy.sh脚本，拉起一个临时endpoint，用OpenRouter沙盒环境跑三轮请求。失败一次，直接标‘部署不可复现’。
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审稿人现在不看Loss曲线，先查你的requirements.txt
2026年起，NeurIPS新增‘MaaS兼容性声明’强制字段：必须注明所依赖模型服务的SLA等级（如Llama-API Tier-2 / Groq Cloud Pro / Ollama Edge v2.4+）。更狠的是，ICLR要求提供最小可行服务包（MVSP）——不超过20MB的Docker镜像或Triton Model Repository快照，能离线加载、响应标准OpenAI-compatible schema。去年有12%的拒稿源于torch.compile()在v2.3.1下触发CUDA Graph异常，而作者只测试了v2.2.0。
论文附录正在变成‘服务文档’
翻翻今年刚公开的ICLR高分论文，附录B不再是数学推导，而是：
curl -X POST https://your-model.dev/v1/chat/completions的完整返回体（含trace_id）- Prometheus监控截图：p95延迟 < 420ms，错误率 < 0.3%
- 自动化CI流水线日志（GitHub Actions + RunPod GPU池）
审稿人说：“我不需要你证明它聪明，我需要确认它能活过下周的版本更新。”
基准测试正在失效？不，是换赛道了
MLPerf已退出2026年主流引用榜单。取而代之的是MaaS-Bench 2.0：测试模型在不同服务层（Cloud / Edge / Hybrid）下的冷启动耗时、token流稳定性、上下文切换抖动。连ICML都开始要求提交mabench --profile=azure-nv48ads-v5结果。别再优化FLOPs了——优化你的health_check()接口响应码。
常见问题 (FAQ)
Q：小团队没GPU资源做服务验证，怎么办？ A：NeurIPS 2026开放‘MaaS沙盒认证通道’，提交轻量容器后，由AWS/Azure/Opsani联合提供72小时免费服务托管+自动压力测试报告。
Q：我的工作偏理论，不涉及部署，会被边缘化吗？ A：不会。但需在引言末尾加一句‘该框架已通过MaaS-Bench Lite验证，支持任意ONNX Runtime服务化封装’，并附GitHub Action验证链接。
Q：开源模型权重还重要吗？
A：重要，但权重文件现在必须带.service.json元数据：标明最低CUDA版本、推荐batch_size范围、以及是否通过HuggingFace TGI v1.5.3兼容性测试。
别等截稿前才想起部署。你的模型，早就是一项服务了。