PaperScorer 用论文页面截图预测同行评审录用结果
原文标题：PaperScorer: How Predictable Is Paper Acceptance?
重要度 3/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。
研究提出 PaperScorer 系列模型，仅凭论文文本或页面截图预测录用决定，视觉模型预测力最强，在 ICLR 论文上准确率 68%、arXiv 机器学习论文上 77%。模型对最高与最低评分论文预测最准，中间档论文难以预测，且置信度校准良好。
- 问题
- 能否仅凭论文本身预测同行评审的录用决定。
- 方法
- 训练 PaperScorer 系列模型，从论文文本或页面截图预测录用，训练时去除作者身份与格式捷径。
- 结果
- ICLR 论文准确率 68%，arXiv 机器学习论文 77%；视觉模型优于纯文本与前沿推理模型；中间档论文难以预测。
- 影响
- 显示论文页面本身携带大量录用信号，为 AI 驱动的研究评估提供起点，也提示评审可能受呈现形式影响。
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