研究人员开发了MERIT，一个新颖的两阶段框架，旨在改进将合适的审稿人分配给学术投稿。该系统首先使用强化学习训练一个审稿人评估器，该评估器由一个LLM裁判和论文特定的专业知识评分标准指导，以识别和匹配专业知识维度。然后，该评估器的预测被提炼成一个基于嵌入的检索器，用于高效、大规模的分配。MERIT的4B审稿人评估器在适用性分类方面表现优于更大的通用LLM，并且其检索器在基准数据集上取得了最先进的结果。 AI
排序理由 该集群描述了一篇关于用于审稿人分配的新颖框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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