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原标题:康奈尔开源近10万份审稿意见,未来论文发表或将由AI定夺
关键字:论文,提示,特征,解读,数据
文章来源:夕小瑶科技说
内容字数:7805字
内容摘要:
夕小瑶科技说 原创作者 | Tscom引言:自动化论文评审的潜力与挑战大语言模型(LLMs)的进步为自动化论文评审开辟了新途径,这些模型在学术反馈领域展现出巨大潜力。自动化评审的核心优势在于其能够精准指出论文草稿的不足之处,助力作者优化研究。尽管已有丰富的同行评审数据,但现有自动化评审系统仍面临挑战,如评审内容缺乏细节和无法涵盖多样化观点。
本文提出REVIEWER2,一个创新的两阶段评审生成框架,它通过明确建模评审内容的分布,生成更详尽的评审内容,全面覆盖人类评审者关注的细节。研究团队构建了一个包含27,000多篇论文和99,000多条评审的大规模数据集,并进行了特征提示的注释,以支持后续研究。
自动化评审虽前景广阔,但挑战亦不少。评审的特异性问题,即不同评审者关注点的差异,对自动化系统构成挑战。同时,确保评审内容具体又有建设性,并提供改进建议,是系统亟需解决的问题。本文的实验表明,REVIEWER2通过特征提示提高评审的质量和覆盖范围,克服了标准微调方法的局限性。
论文标题:
REVIEWER2: Optimizing Review Generation Through Promp
原文链接:康奈尔开源近10万份审稿意见,未来论文发表或将由AI定夺
联系作者
文章来源:夕小瑶科技说
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作者简介:更快的AI前沿,更深的行业洞见。聚集25万AI一线开发者、互联网中高管和机构投资人。一线作者来自清北、国内外顶级AI实验室和大厂,兼备行业嗅觉与报道深度。
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