🔍 耿同学打假报告

论文信息

• 标题：Pathology-Aware Reconstruction with Discriminative Knowledge Boosting Alignment for CheXray Vision-Language Pre-training
• 作者：Anonymous Author(s)
• 期刊：MM '25（投稿）
• DOI/ID：Submission Id: 3264
• 来源文件：3264_Pathology_Aware_Reconstru.pdf

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：数据异常（随机数生成器都不如）

• 位置：Table 1 (第 581-596 行)
• 描述：在 ViT-based 方法的 MRM [45] 基线数据中，CheXpert (CXP) 数据集在 1% 和 10% 训练数据比例下的 AUC 指标均为 88.5。
• 证据：深度学习模型在不同数量级（1% 与 10%）的训练数据下进行微调，得到完全一致（精确到小数点后一位）的 AUC 评测结果，在统计学和实际实验中几乎是不可能的。这极大可能是作者在编造或填表时发生的“复制粘贴”错误，严重违背了数据真实性原则。
• 严重程度：🔴
• 复核状态：✅ 成立

发现 2：引用与方法学异常（张冠李戴）

• 位置：Related Work 及 Discussion (第 232-233 行，第 870 行，第 886 行)
• 描述：文中存在严重的参考文献引用错乱。例如，在第 232 行将 Med-Unic 引用为 [23]，但实际上 [23] 是 SAT 模型的论文；在第 870 行和 886 行将 MGCA 引用为 [11]，但参考文献列表中 [11] 是经典的 MAE 论文。
• 证据：MedUnic [23] integrates multimodal... 以及 reconstruction-based MRM [45] outperforms MGCA [11]、While MGCA [11] employs cluster alignment...。这种频繁的引用编号错位（通常是盲目使用查找替换功能或拷贝其他草稿遗留的后果）暴露出作者在撰写时极度不严谨，甚至可能存在东拼西凑的嫌疑。
• 严重程度：🟠
• 复核状态：✅ 成立

⚠️ 发现 3：时间线异常（产出合理性存疑）

• 位置：论文头部及整体时间线 (第 116 行)
• 描述：论文声称投稿至 MM '25（ACM Multimedia 2025），会议时间为 June 03–05, 2025。但从当前时间节点来看，这已属于往期会议。
• 证据：原文模板信息显示为 MM ’25, June 03–05, 2025。原报告指出这可能是一篇被拒稿后的“冷饭热炒”或多版本倒腾过程中的产物。由于原文未提供具体的投稿系统时间戳，仅凭模板信息推断其属于造假产出依据不足，但作为异常时间线特征予以记录。
• 严重程度：🟡
• 复核状态：⚠️ 依据不足

⚠️ 发现 4：缺乏原始图片证据（图片复用/拼接检测受限）

• 位置：Figure 1-6
• 描述：无法进行基于视觉的图片异常评估。
• 证据：提取的文本中未提供足够的图片像素信息或高分辨率截图，无法进行像素级分析、Western Blot 或图表 PS 痕迹检测。
• 严重程度：N/A
• 复核状态：⚠️ 依据不足

耿同学辣评

搞深度学习模型，连最基本的基线数据都能在不同比例下“复制粘贴”出一样的 AUC，这是把审稿人的智商按在地上摩擦，还是把随机数生成器当成摆设？更离谱的是，写论文连参考文献都能“张冠李戴”（MGCA 变成了 MAE），这种“ Ctrl+C / Ctrl+V ”的学术功夫，确实做到了对细节的“ Pathology-Unaware ”（毫无感知）！数据造假加上乱标引用，这篇稿子的“含水量”大概不需要做 Pathology-Aware Reconstruction 就能看出来了吧。

建议后续行动

• 联系作者要求提供原始实验日志（特别是 MRM 模型在 CheXpert 数据集上 1% 和 10% 比例的跑分记录）
• 要求作者彻底核查全文的参考文献引用对应关系
• 在 PubPeer 上提出对该数据异常点的公开质疑
• 审稿环节直接予以拒稿处理，并提醒期刊/会议编辑部防范

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
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