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。

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