🔍 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) (匿名投稿)
• 期刊/会议：MM '25 (ACM Multimedia 2025, 都柏林)
• DOI：XXXXXXX.XXXXXXX (暂无，匿名投稿)
• 论文来源：3264_Pathology_Aware_Reconstru.pdf

综合评定：🟠 高度可疑

详细发现

发现 1：文本与表格数据存在明显数学冲突（低级算术错误）

• 位置：Section 5.1 (Results on Linear Classification) 与 Table 1
• 描述：作者在正文中声称：“On the ChestX-ray14 dataset, using only 1% of the data for fine-tuning, our framework achieves a 2.0% AUC score improvement over MRM [45].”（在CXR14数据集上使用1%数据微调，比MRM模型提升了2.0%的AUC）。
• 证据：让我们看看 Table 1 里的真实数据：MRM 在 1% CXR14 上的 AUC 是 78.8，而你们自己模型的成绩是 81.4。81.4 减去 78.8 等于多少？等于 2.6%！无论是四舍五入还是何种计算法则，都不可能得出 2.0% 的结论。这说明作者在写论文时，正文和表格是脱节的，极有可能是修改了实验数据表格，却忘记更新正文中的文字。
• 严重程度：🟠
• 复核状态：✅ 成立

发现 2：张冠李戴的引用错误（Copy-paste 没过脑子）

• 位置：Section 2.1 (Alignment-based Pre-training Methods)
• 描述：正文描述为：“MedUnic [23] integrates multimodal medical data from different languages, using cross-lingual text alignment...”
• 证据：翻到文末查看参考文献列表，文献 [23] 实际上是 Bo Liu 等人发表的 SAT (Semantics-Aware Triage) 模型，该论文跟“跨语言”八竿子打不着。而真正的 Med-UniC 模型对应的是文献 [33]。这说明作者在撰写相关工作时，极大概率是直接复制粘贴了别的论文的句子，甚至连引用的序号都忘了改。自己引用的基线模型都能搞混，对实验对比的严谨性需要打一个大大的问号。
• 严重程度：🟠
• 复核状态：✅ 成立

发现 3：参考文献列表严重破损（格式崩坏）

• 位置：References 部分
• 描述：参考文献部分存在多处极其不专业的乱码、缺失和格式错误，体现出作者在投稿前完全没有仔细校对。
• 证据：
  1. 文献 [10] 作者首字母残缺：“aohua Zhai”（应为 Xiaohua Zhai）。
  2. 文献 [12] 缺失作者：“J Healthcare. 2020. Object-cxr...”（把期刊名或机构当成了作者）。
  3. 文献 [21] 完全乱码：“C Steven G Langer. 2019. PhD and M.George Shih, MD,"Siim-acr pneumothorax segmentation(2019).” 姓名和学位混为一谈。
  4. 文献 [36] 完全缺失作者，且首字母小写：“[36] deep convolutional neural network design...”
• 严重程度：🟡
• 复核状态：✅ 成立

⚠️ 发现 4：公式与乱码渲染异常

• 位置：Section 3.1 及公式 (1) - (11)
• 描述：正文中存在大量类似 ��� 的 HTML 实体乱码。
• 证据：这通常是由于从其他格式的 PDF（或使用了特殊字体的 LaTeX 编译器）直接提取文本时产生的编码错误。虽然这大概率是 PDF 提取工具的局限所致，无法直接证明是论文原文本身的排版瑕疵，但也反映出在解析过程中可能存在的源码处理问题。
• 严重程度：🟡（属于文本提取问题，不计入学术造假）
• 复核状态：⚠️ 依据不足

耿同学辣评

同学，你连 81.4 减 78.8 等于几都算不明白，还搞什么“判别性知识增强对齐”（DKBA）？连自己对比的基线模型 SAT 和 Med-UniC 的文献编号都能抄串台，你这深度学习的网络是深了，咱们做学问的“底线”可是有点浅了啊！发顶会可不是玩连连看，核心数据对不上号、引用张冠李戴，审稿人一看这态度直接就得给你按 reject。连参考文献列表都能出现把学位当人名、把期刊当作者的离谱格式错误，写完论文连一遍都不愿意通读检查吗？

建议后续行动

• 联系作者要求提供原始数据，核实其 1% 数据下的提升计算逻辑与实际实验记录
• 在 PubPeer 上提出质疑，要求作者正面回应算术错误与引用错误
• 向期刊/会议编辑部反映该稿件存在的严重学术不严谨问题

⚠️ 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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