Этим летом Калеб Робинсон и Айзек Корли отрецензировали 22 статьи для конференций NeurIPS, WACV и воркшопа TerraBytes. 15 из них оказались откровенным мусором: выдуманные ссылки, несуществующие авторы или текст, явно написанный LLM. На треке NeurIPS Datasets and Benchmarks две из пяти работ содержали сгенерированные цитаты, в позишн-треке NeurIPS — обе, а на WACV три из четырёх. В сумме 55% присланного имели поддельные ссылки, 82% — выдуманных авторов.
Масштаб бедствия давно не локальный. Анализ Nature выявил десятки тысяч публикаций 2025 года с недействительными AI-ссылками. Чжао и коллеги насчитали около 146 900 галлюцинированных цитат только за 2025 год, причём 85% таких ошибок пережили рецензирование и попали в финальные версии статей. В The Lancet показали, что доля биомедицинских работ с выдуманной хотя бы одной ссылкой выросла с одного случая на 2828 статей в 2023-м до одного на 277 в начале 2026-го. На NeurIPS 2025 53 принятых статьи — около 1% — содержали полностью сфабрикованные цитаты, спокойно прошедшие три-пять экспертов.
Проблема обоюдная: Pangram выяснила, что 21% рецензий на ICLR 2026 полностью сгенерированы AI, больше половины — с признаками вмешательства. ICML 2026 расставил скрытые промпт-инъекции и отловил 795 рецензий, которые писали LLM, несмотря на запрет. Хуже того, Ли и соавторы показали, что adversarially переписанные абстракты взламывают оценки AI-рецензентов, поднимая балл на +1.31 для Gemini 3 Flash и +0.88 для GPT 5.4 Mini по десятибалльной шкале.
Робинсон и Корли делятся наихудшим из увиденного. В двух статьях для WACV первая же ссылка приписывала реальной работе вымышленных авторов: вместо Йежена Конга, Самара Кханны и Ченлинь Мэнг значились похожие имена. Организаторы обе приняли с устным докладом, попросив лишь «исправить ссылки». Признаки творчества LLM: навязчивые «это не X, а Y», тонны жирного форматирования и длинных тире, разбор метрик из таблиц дословно без новой мысли. Робинсон теперь после абстракта сразу сканирует библиографию через самодельный инструмент bib-audit. Корли честно признаётся: большинство статей он теперь воспринимает как поданные бездумно, ищет повод для мгновенного desk reject.
Чтобы не тонуть в этом вручную, они выпустили bib-audit — навык для Claude Code (MIT-лицензия, работает также в Codex, Copilot, Cursor). Инструмент принимает .bib, .bbl или PDF, восстанавливает структуру каждой ссылки и сверяет её с Crossref, arXiv, DataCite и Semantic Scholar. Ловит несуществующие DOI, подмену авторов, усечённые списки, ошибки форматирования — всё то, из-за чего ссылки вроде SatMAE ускользают от поверхностной проверки. Лучше прогнать черновик самому до отправки: тогда никому не придётся тыкать носом на ревью. Политики ECCV 2026 и WACV запрещают скармливать материалы LLM при рецензировании, так что автоматическая проверка библиографии остаётся инструментом для авторов, а не для анонимных рецензентов.