AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標題：康奈爾開源近10萬份審稿意見，未來論文發(fā)表或將由AI定奪
關鍵字：論文,提示,特征,解讀,數據
文章來源：夕小瑤科技說
內容字數：7805字

內容摘要：

夕小瑤科技說 原創(chuàng)作者 | Tscom引言：自動化論文評審的潛力與挑戰(zhàn)大語言模型（LLMs）的進步為自動化論文評審開辟了新途徑，這些模型在學術反饋領域展現(xiàn)出巨大潛力。自動化評審的核心優(yōu)勢在于其能夠精準指出論文草稿的不足之處，助力作者優(yōu)化研究。盡管已有豐富的同行評審數據，但現(xiàn)有自動化評審系統(tǒng)仍面臨挑戰(zhàn)，如評審內容缺乏細節(jié)和無法涵蓋多樣化觀點。
本文提出REVIEWER2，一個創(chuàng)新的兩階段評審生成框架，它通過明確建模評審內容的分布，生成更詳盡的評審內容，全面覆蓋人類評審者關注的細節(jié)。研究團隊構建了一個包含27,000多篇論文和99,000多條評審的大規(guī)模數據集，并進行了特征提示的注釋，以支持后續(xù)研究。
自動化評審雖前景廣闊，但挑戰(zhàn)亦不少。評審的特異性問題，即不同評審者關注點的差異，對自動化系統(tǒng)構成挑戰(zhàn)。同時，確保評審內容具體又有建設性，并提供改進建議，是系統(tǒng)亟需解決的問題。本文的實驗表明，REVIEWER2通過特征提示提高評審的質量和覆蓋范圍，克服了標準微調方法的局限性。
論文標題:
REVIEWER2: Optimizing Review Generation Through Promp

原文鏈接：康奈爾開源近10萬份審稿意見，未來論文發(fā)表或將由AI定奪

聯(lián)系作者

文章來源：夕小瑤科技說
作者微信：xixiaoyaoQAQ
作者簡介：更快的AI前沿，更深的行業(yè)洞見。聚集25萬AI一線開發(fā)者、互聯(lián)網中高管和機構投資人。一線作者來自清北、國內外頂級AI實驗室和大廠，兼?zhèn)湫袠I(yè)嗅覺與報道深度。