English(EN) Comparative Evaluation of LLM-Based Review Paradigms for Academic Paper Quality Assessment

大语言模型同行评审方法用于学术论文评估

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-02 05:00

一项新近发表在arXiv上的研究评估了使用大语言模型（LLMs）辅助学术论文同行评审的各种方法。该研究比较了三种输入表示和三种大语言模型下的五种不同范式，使用了来自国际学习表示会议（ICLR）2025的232篇分层提交的论文。研究结果表明，直接绝对评分在预测人类评分方面与比较排序的表现相当，但在API调用方面效率更高。仅输入摘要比使用全文摘要更有效，而大语言模型的选择对结果有显著影响。值得注意的是，在准确性方面，没有一种评估的大语言模型范式能够超越始终拒绝论文的基线，尽管人类评分与引用次数的相关性更好，但分组评分是一个部分例外。 AI

影响这项研究为使用大语言模型进行学术同行评审的有效性和效率提供了见解，可能指导未来AI辅助学术评估工具的开发。

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arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Fan Huang, Hongyu Zhou · 2026-11-02 05:00

Comparative Evaluation of LLM-Based Review Paradigms for Academic Paper Quality Assessment

arXiv:2610.41391v1 Announce Type: new Abstract: Growing submission volumes have renewed interest in using large language models (LLMs) to support peer review. It remains unclear how such evaluation should be structured, how much the model matters, and whether LLM scores predict r…

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