针对某篇论文的发泄
有些人已经不是在灌水，而是在投毒。这完全触碰我的底线了。
最近在尝试把FlexCache写成技术报告，然后准备找个好的下家把她嫁了——没有了孤导的帮助，我没空也没能力设计好的Diffusion Cache算法。目前找的是MLSys，它没有ccf的混沌赐福，应该比较干净一点，而且时间合适，也适合co-design的工作。
考虑到审稿阶段必然面对的AI审查人，我准备见人说人话，见鬼说鬼话：技术报告以数据为主，论文版本以故事为主，并推荐大家去看技术报告。
然后今天和ai合作写初稿的时候，一个熟悉的论文名字映入眼帘：
我懵了：啥？我缺乏和RAS的对照？这是CVPR2026的文章？
为什么我会这么惊讶，因为这篇文章恰好跟我的思路撞车了，而且它几乎囊括了所有我最讨厌的灌水行为。
跟RAS的爱恨情仇（其实只有恨和仇），从Jano投稿时（2025年11月）就开始了。当初的论文，80%还是手搓的。详见《舒服了》，当时密锣紧鼓投稿完成的第二天，我们发现了RAS这篇文章（arxiv），当时天都塌了——因为它虽然说自己是个sampler，但是其实是一个runtime和我们几乎完全相同的cache工作。
RAS的通讯还是我很尊敬的知乎顶流Yang You，在HPC圈子里也是有名的lab了，我相信他们肯定做得比我们草台班子好。
我的第一反应是撤稿。 因为我们没有在论文中讨论这个完全撞车的前序工作，还好孤导劝住我了，我们在万念俱灰下决定死马当活马医：在补充材料中添加比较Jano和RAS的实验。
冷静下来以后，我开始仔细阅读RAS的文章，希望找到我们比他们好的地方，并把它们的代码拉取下来实际跑一下。结果一跑吓一跳：复现的实验结果可以说拉完了。
有多拉呢？达到一种你怀疑自己复现错了的级别（当时复现还是需要手动配环境准备权重的，不能ai一键复现）。我举个例子吧，RAS 50%的cache ratio，也就是2x的加速比，生成图的质量远低于我直接将inference step设置为原来的1/2（不做任何优化）。
仔细看他们自己的补充材料，竟然也有相同的结果！
也就是说，他们的工作，完全是负优化！搞了一大通，把人家模型的原有能力完全破坏了！
当时我把这个结果写上补充材料的时候，我有一种 被粪水拖把袭击了 的感觉：哪怕打赢了，也是沾上了一身脏。我的文章这辈子都要和这种东西黏在一起了。
为什么这样的实验结果（完全不work），他们还敢端上来呢？他们要怎样讲这个故事，才能形成一种烟雾弹骗过审稿人的眼睛？我认为他们的方法是：他们说这是sampler，而不是cache。从而只和rectified flow这种sampler baseline 比较，而不和任意的cache工作比较。然后，把不利的结果放在补充材料里面，再以一种混乱的形式排布，让人没法一眼看出来到底在比什么：
我说实话，不是Astra 6，我也看不出来这里是dense和ras的比较，而且dense结果远强于ras。
当然了，这是我个人的恶意揣测，作者也许只是不小心没有注意到这些数据的关系，肯定也是先想到sampler再开始设计工作的。
然后，我们找到了RAS在ICLR的openreview：
评分是4,2,2,6 (4,4,4,5)，其实这里的巨大方差已经（审稿乱象）初现端倪了。还好两位2分审稿人看出来他结果的拉胯以及基线的缺失其中一位明确质疑：低步数 Dense 自身质量差，而较高步数时 RAS 的价值不足。他们秒撤稿，也是直接转向cvpr的抽奖了。
那么在2026年的cvpr正文里，他们增加了什么内容呢：
CVPR 终稿新增两项缓存（deepcache, delta-dit）对照，仍未回答完整pareto前沿与直接 token-wise 近邻的竞争力问题。
就用这种年纪都够当我爷爷的基线和负载去比较，无所谓，就是抽奖～ 抽中了就美美发布新闻，叫全世界都来品尝。
最早的 arXiv v1主文 Table 2 就突出有利的低步数对照，完整表已包含上述反例。CVPR 终稿仍以有利比较为主，将完整数字放在补充材料。一个宣称推进前沿的方法，应在正文交代自己在哪些预算上被最简单的对手击败。不能说是撤稿后才开始把反例移入附录——v1 已如此。
当然了，这只是我的情绪化表达，作者肯定只是没注意到/没想到还要这样比较而已。对不起对不起🙏。
我在《救救顶会》里为什么这么悲观，因为我觉得AI让大家浮躁了，有一点点结果就来灌水，避重就轻地包装和投稿，而且ai审稿往往也失能，最终导致顶会的抽奖。
但其实我自己也灌水，像flexcache我觉得也挺水的，我觉得，只要ai能够带来好的结果，就值得包装一下去让同行评审。在这个圈子混，没办法有这种学术洁癖，不要太离谱就睁一只眼闭一只眼算了，退一步海阔天空。
但我不能接受像RAS这种投毒行为。
若论文本身就不work，还为了中稿强行包装，去混淆视听，过度claim，将特定情况的加速写成普遍进步，却不清楚披露自己的弱点，后续研究者可能据此选错基线、重复移植和调参，并将薄弱前沿当成新方法的进步。这是可预见的研究资源浪费风险，而不是已统计证实的损失。
我相信这种情况其实挺普遍的，小红书上有很多挂别人文章的帖子。顶会文章大部分就是那么草台，金玉其外败絮其中，但没办法，我们还是需要顶会文章。
至于这篇，没办法，撞我枪口上了，而且在Jano投稿期间，给我和朋友带来了极大的精神损失。本来都忘了，今天还让它抽奖抽中了出来蹦跶，真的受不了了。
我已经在PubPeer上进行了理性的匿名评论并且email了一作，且看看他如何回应。