Andrew Ng 发布了一个用于研究论文的“代理审稿人”。 它在真实的 ICLR 2025 评审上训练后，达到了接近人类水平的协议。 𝗧𝗵𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺 𝗶𝘁 𝘁𝗮𝗿𝗴𝗲𝘁𝘀 论文审稿速度慢。 每个周期大约需要六个月。 一名学生在三年内遭遇了六次拒绝。 迭代速度，而不是想法，成为了瓶颈。 𝗛𝗼𝘄 𝗶𝘁 𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 该系统从真实的会议反馈中学习。 它阅读你的论文，然后在 arXiv 上搜索相关工作。 流程很简单： 分析主张和结构 将评论基于已发表的研究 生成结构化的审稿人风格反馈 在开放文献的领域效果最佳。 𝗛𝗼𝘄 𝗴𝗼𝗼𝗱 𝗶𝘁 𝗶𝘀 人际审稿相关性为 0.41。 AI 与人类的相关性达到 0.42。 这接近今天的审稿人协议。

"教育似乎是迄今为止被识别出的最一致、最强大和最持久的提高智力的方法。" 这不是意见。一项大型的元分析刚刚证明了这一点。 额外的一年学业大约增加1到5个IQ点。 研究人员分析了42个数据集和超过600,000人。 𝗘𝗱𝘂𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗰𝗮𝘂𝘀𝗲𝘀 𝗶𝗻𝘁𝗲𝗹𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗲 𝗴𝗮𝗶𝗻𝘀 更聪明的学生留在学校更久并不是解释。 这项研究通过政策变化和年龄截止线来隔离原因。 它比较了被迫在学校待更久的人 与几乎相同的同龄人，他们没有被迫。 𝗧𝗵𝗲 𝗲𝗳𝗳𝗲𝗰𝘁 𝗶𝘀 𝗿𝗲𝗮𝗹 𝗮𝗻𝗱 𝗺𝗲𝗮𝘀𝘂𝗿𝗮𝗯𝗹𝗲 每增加一年，改善： - 推理 - 记忆 - 语言能力 平均增益约为3个IQ点。

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