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Bridging Social Psychology and LLM Reasoning: Conflict-Aware Meta-Review Generation via Cognitive Alignment
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了认知对齐框架（CAF），旨在提升大型语言模型（LLMs）在生成学术元评审时的表现。通过应用卡尼曼的双过程理论，CAF有效整合不同观点，提升了一致性，情感一致性和内容一致性分别提高了19.47%和12.95%。
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关键要点
- 本研究提出了认知对齐框架（CAF），旨在提升大型语言模型（LLMs）在生成学术元评审时的表现。
- CAF通过应用卡尼曼的双过程理论，有效整合了不同观点。
- 在实验中，情感一致性提高了19.47%，内容一致性提高了12.95%。
- 研究解决了学术投稿增长对传统同行评审系统的挑战，推动了智能自动化的需求。
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