כתב-העת השוטף למחקר-למידת-מכונה (TMLR)

עולם המחקר

הגדרה

TMLR הוא כתב-עת-אח של JMLR, שהוכרז בסוף 2021 והחל לקבל הגשות בתחילת 2022, ומפעיל ביקורת-עמיתים שוטפת לאורך השנה — ללא מחזורי-הגשה קבועים — דרך הפלטפורמה הפתוחה OpenReview.

הכרזה בסוף 2021: שלושה עורכים-ראשיים-מייסדים

TMLR (Transactions on Machine Learning Research) הוכרז בסוף 2021 ברשומת-בלוג בשם "Announcing the Transactions on Machine Learning Research", שפרסם יוגו לרושל (Hugo Larochelle) — אחד משלושת העורכים-הראשיים-המייסדים (Founding Editors-in-Chief) של כתב-העת, לצד קיונג-און צ'ו (Kyunghyun Cho) ורייה הדסל (Raia Hadsell). כתב-העת פתח את שעריו להגשות בתחילת 2022, לאחר שאתר-הביקורת ב-OpenReview נבדק והוכן וצוות עורכי-פעולה (Action Editors) ובודקים גויס. TMLR מתואר כ"כתב-עת-אח" (sister journal) של JMLR (ראו הערך הנפרד) — חולק איתו את שם-המשפחה ואת מדיניות אי-הגבייה, אך פועל במתכונת-ביקורת שונה לגמרי.

הבעיה שהוא נועד לפתור: מחזור-כנסים איטי ותחרותי מדי

בעיה קרובה מתוארת גם בערך הנפרד "ביקורת עמיתים מול תרבות הפרסום המוקדם" — אבל שם באופן כללי, בעוד ש-TMLR הוא דוגמה קונקרטית וטרייה למנגנון-תיקון. כנסי-הדגל (NeurIPS, ICML, ICLR — ראו הערכים הנפרדים) פועלים במחזור-הגשה אחד גדול בשנה, במועד-נעילה קשיח, וההחלטה מגיעה חודשים אחר-כך — מבנה שכופה על כל מחקר להתאים את קצב-ההתקדמות שלו ללוח-הזמנים של הכנס, בלי קשר למועד-הבשלת התוצאה בפועל. TMLR מבטל את המגבלה הזו לפי-ההגדרה: הגשה אפשרית בכל רגע נתון בשנה, ללא מועד-נעילה כלל, וללא תחרות-מקומות מול הגשות אחרות.

איך עובד התהליך: הגשה שוטפת, אורך גמיש, OpenReview

כל מאמר עובר ביקורת דרך OpenReview (ראו הערך הנפרד), במתכונת עיוורת-כפולה, בלי הגבלת-אורך קשיחה כפי שנהוג בכנס — מה שמאפשר גם מאמרים ארוכים-במיוחד. הביקורת אינה משווה בין מאמרים מתחרים על מספר-מקומות מוגבל מראש, כפי שקורה בכנס, אלא שופטת כל מאמר על-פי קריטריון בודד: האם הטענות שבו נתמכות בראיות מספקות — לא "האם התרומה גדולה מספיק", אלא "האם מה שנטען אכן הוכח". גישה כזו מוציאה מהמשוואה את היסוד-התחרותי שמאפיין הגשה-לכנס, ומחליפה אותו בסטנדרט-איכות אחיד לכל מאמר בנפרד.

הנתונים בפועל: אלפי בודקים, קצב-החלטה מהיר

ניתוח פומבי של נתוני-TMLR לשנת 2023, שפרסם החוקר גאוטם קמאת' (Gautam Kamath) בפלטפורמת X בהתבסס על נתוני כתב-העת עצמו, מצא כ-2,098 בודקים רשומים ו-202 עורכי-פעולה, כ-550 מאמרים שפורסמו באותה שנה מתוך כ-100 הגשות חדשות בממוצע לחודש, ושיעור-קבלה של כ-50% (או כ-66% בהתעלם ממאמרים שנדחו-על-הסף או נמשכו בידי מחבריהם). זמן-ההחלטה החציוני למאמר בסגנון-כנס עמד, לפי אותו ניתוח, על 91.4 ימים — לעומת 127 יום ב-NeurIPS 2023 ויותר מ-200 יום ב-JMLR עצמו, לפי אותה השוואה. לפי הדוח השנתי של TMLR ל-2025, נתון ה-JMLR בהשוואות האלה הוא חציון מ-2021 — הזמן עד לקבלת סבב-הביקורות הראשון והמלצת-העורך.

מסלול מיוחד לכנסים: Journal-to-Conference Track

ב-21 באוקטובר 2025 הכריז TMLR רשמית על "אישור מעבר-לכנס" (Journal to Conference Certification) ועל הצטרפותו למסלול הרשמי Journal-to-Conference Track המשותף ל-NeurIPS, ל-ICML ול-ICLR (ראו הערכים הנפרדים) — הסדר המאפשר למאמרים נבחרים שהתקבלו ב-TMLR להיות מוצגים באחד הכנסים האלה בלי מסלול-ביקורת נפרד. בנובמבר 2025 הציג TMLR גם פורמט-הגשה חדש בשם TMLR Beyond PDF, מבוסס-HTML, התומך בגרפים אינטראקטיביים ובסרטונים לצד הטקסט וה-LaTeX הרגילים — הרחבה נוספת של האופי הפתוח-והטכנולוגי של הפלטפורמה.

TMLR כאמצע בין JMLR לביקורת-כנס

TMLR חולק עם JMLR (ראו הערך הנפרד) את מדיניות אי-הגבייה מהמחברים ואת מותג-המשפחה, אך שונה ממנו במנגנון-הביקורת עצמו: JMLR פועל במחזור-הגשה מסורתי-יותר (בהשוואות של TMLR נמדד בו ב-2021 חציון של מעל 200 יום עד לסבב-הביקורות הראשון; JMLR עצמו מדווח כיום על כשלושה חודשים בממוצע עד להחלטה), בעוד ש-TMLR מציע ביקורת שוטפת עם תקופת-ביקורת מקוצרת. יחד עם Nature Machine Intelligence (ראו הערך הנפרד) — הקוטב הסגור והמסורתי ביותר בקבוצה הזו — שלושת כתבי-העת ממחישים טווח שלם של פשרות אפשריות בין מהירות, פתיחות ותהליך-ביקורת בפרסום-מחקר-AI.

חילופי-עורכים: כל שלושת המייסדים סיימו את תפקידם עד 2026

משנת 2024 התחלפו בהדרגה שלושת העורכים-הראשיים-המייסדים בעורכים חדשים: בינואר 2024 הצטרפה נאילה מוראי (Naila Murray, כיום ב-Meta) במקום רייה הדסל; ב-2 בינואר 2025 הצטרף ניהאר ב. שאה (Nihar B. Shah, אוניברסיטת קרנגי-מלון) במקום קיונג-און צ'ו שסיים את תפקידו; וב-1 בינואר 2026 הצטרף לורן שרלן (Laurent Charlin, HEC מונטריאול) במקום יוגו לרושל — האחרון מבין שלושת המייסדים לסיים את תפקידו. חמשת העורכים-הראשיים הנוכחיים הם שרלן, גאוטם קמאת', יושיטומו מטסובארה (Yoshitomo Matsubara, מ-Yahoo!), מוראי ושאה; פול ויקול (Paul Vicol, גוגל דיפמיינד) משמש כעורך-מנהל, ממשיך את תפקידו של פביאן פדרגוסה, העורך-המנהל-המייסד. כתב-העת מתפרסם אלקטרונית תחת מספר-סידורי בינלאומי (ISSN) 2835-8856.

שאלות נפוצות ❓

מי הקים את TMLR?

שלושה עורכים-ראשיים-מייסדים: יוגו לרושל, קיונג-און צ'ו ורייה הדסל, שהכריזו על כתב-העת בסוף 2021.

מה ההבדל בין TMLR לכנס כמו NeurIPS?

בכנס יש מועד-הגשה אחד בשנה ומספר-מקומות מוגבל מראש; ב-TMLR ההגשה אפשרית בכל עת, ללא תחרות על מקומות — כל מאמר נשפט לגופו לפי האם טענותיו מוכחות.

האם מאמר שהתקבל ב-TMLR יכול להיות מוצג גם בכנס?

כן — דרך מסלול Journal-to-Conference Track, המאפשר למאמרים נבחרים — כאלה שקיבלו ב-TMLR את האישור הסלקטיבי J2C, או אישור Featured או Outstanding — להיות מוצגים ב-NeurIPS, ICML או ICLR בלי ביקורת נוספת.

כמה זמן לוקח לקבל החלטה ב-TMLR?

לפי ניתוח נתוני 2023, הזמן החציוני למאמר בסגנון-כנס היה 91.4 יום — מהיר משמעותית מ-127 יום ב-NeurIPS 2023. ההשוואה ל-JMLR (חציון של מעל 200 יום) נשענת על נתון מ-2021; כיום JMLR מדווח על כשלושה חודשים בממוצע עד להחלטה.

האם TMLR עלה במקום JMLR?

לא — שני כתבי-העת פועלים במקביל תחת אותה משפחה וללא עלות לאף צד, אבל עם מתכונות-ביקורת שונות: JMLR מסורתי-יותר, TMLR שוטף.