你不是赶不上Deadline，是还没看清规则变了
上周三，ICLR 2026官网悄悄更新了Submission Timeline：主会议论文截稿从往年的10月1日，直接挪到2026年9月5日（UTC）。两小时后，NeurIPS官方邮件跟进——2026主会截稿定在9月3日，比2026年早整整17天。实验室群里炸了：‘又提前？今年连中秋都没过完就要交终稿？’
别急着骂日程组。这根本不是时间管理问题，而是整个AI科研的‘交付逻辑’已经切换了频道。
MaaS不是新概念，是新基础设施
2026年，主流云平台（AWS SageMaker v4.8、Azure ML Studio 2026.2、Google Vertex AI Core）已默认集成可验证模型沙盒（Verifiable Model Sandbox, VMS）——你在本地跑通的代码，一键上传就能在合规GPU集群里复现结果、生成审计日志、自动打包成ISO 27001兼容的推理容器。评审人不再需要‘相信你的README.md’，他们点开链接，30秒内就能调用你的模型API跑几个样本。
这意味着什么？实验周期压缩了。以前等三天集群排队+两天debug+一天打包，现在一个model deploy --vms --auto-audit就搞定。但代价是：你得在9月初就把能上线、能审计、能被第三方调用的完整服务链交出去——不是‘差不多能跑’，是‘客户能付钱用’。
评审标准正在静默迁移
翻遍ICLR 2026公开的Area Chair指南和NeurIPS 2026 Review Form v3.1，你会发现两个变化：
- ‘Code Availability’栏消失了，取而代之的是‘API Endpoint + Swagger Spec + Rate-Limit Docs’；
- 新增必填项：‘Deployment Footprint’（含冷启动延迟、QPS@p99、token-cost per inference）。
一位匿名AC私下说：“我们不评‘方法有多美’，而看‘用户调一次要花多少钱、多少毫秒、多少token’。如果你的SOTA模型在Vertex AI上跑不出15 QPS，再漂亮的消融也没法进Oral。”
提前截稿，其实是给工程留出‘真实世界压力测试’时间
2026年所有A类会议都要求：投稿系统自动抓取你提交的API endpoint，在真实公有云环境（非模拟）中持续压测72小时，并生成latency分布、错误率、成本曲线报告，作为评审附件。这个过程必须在截稿后5个工作日内完成——所以，你不能拖到最后一刻才部署。
换句话说，9月3号交的不是‘论文初稿’，是你已经跑通72小时压力测试的MaaS服务快照。担心错过2026年的截稿日期？用本站 A类会议倒计时 查看最新时间表。
常见问题 (FAQ)
Q：提前截稿会影响双盲评审吗？ A：不影响。2026年起，所有会议强制使用‘VMS签名锚点’替代arXiv编号——你的模型API在提交瞬间生成不可篡改的哈希锚，评审人只能看到该锚点对应的接口行为，看不到代码/作者/机构信息。
Q：小团队没资源搭MaaS服务怎么办？ A：ICLR 2026和NeurIPS 2026联合推出了‘MaaS Starter Tier’：免费提供每月5000次调用+1个GPU实例+自动合规封装，注册即开通（需.edu或.org邮箱）。
Q：如果我的工作偏理论，比如新泛化界证明，也得部署API？ A：不用。但需提供‘Verification-as-a-Service’接口——比如一个轻量PyTorch函数，输入任意数据集路径，返回界值计算结果+置信区间，且支持在Hugging Face Spaces一键部署。
别把提前截稿当成枷锁。它只是第一次，认真问你：你的想法，准备好服务别人了吗？