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康奈爾開源近10萬份審稿意見,未來論文發表或將由AI定奪

AIGC動態2年前 (2024)發布 夕小瑤科技說
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康奈爾開源近10萬份審稿意見,未來論文發表或將由AI定奪

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原標題:康奈爾開源近10萬份審稿意見,未來論文發表或將由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 原創作者 | Tscom引言:自動化論文評審的潛力與挑戰大語言模型(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出巨大潛力。自動化評審的核心優勢在于其能夠精準指出論文草稿的不足之處,助力作者優化研究。盡管已有豐富的同行評審數據,但現有自動化評審系統仍面臨挑戰,如評審內容缺乏細節和無法涵蓋多樣化觀點。
本文提出REVIEWER2,一個創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。研究團隊構建了一個包含27,000多篇論文和99,000多條評審的大規模數據集,并進行了特征提示的注釋,以支持后續研究。
自動化評審雖前景廣闊,但挑戰亦不少。評審的特異性問題,即不同評審者關注點的差異,對自動化系統構成挑戰。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


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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,更深的行業洞見。聚集25萬AI一線開發者、互聯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,兼備行業嗅覺與報道深度。

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