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超越模仿审稿人：评估LLM用于投稿前同行评审
本文研究作者面向的LLM系统，在投稿前生成原子关注点并压缩为简短报告，以模拟同行评审。基于ICLR 2026的3398篇论文，独立采样覆盖44.9%的历史问题，去重与补充后覆盖率提升至78.7%。然而，压缩过程损失严重，隐藏的Top-32 Oracle保留了79.3%的加权覆盖率，而仅基于论文的选…
arXiv cs.AI54 天前
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本文研究作者面向的LLM系统，在投稿前生成原子关注点并压缩为简短报告，以模拟同行评审。基于ICLR 2026的3398篇论文，独立采样覆盖44.9%的历史问题，去重与补充后覆盖率提升至78.7%。然而，压缩过程损失严重，隐藏的Top-32 Oracle保留了79.3%的加权覆盖率，而仅基于论文的选…