大型语言模型作为科学论文作者检查助手的实用性：NeurIPS'24实验
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对大型语言模型（LLMs）在科学同行评审中的应用进行了评估，尤其是在NeurIPS 2024会议中使用其作为论文提交审查工具的有效性。实验结果表明，大多数作者（超过70%）认为该助手在核实作者检查单的完成情况时非常有帮助，且许多作者愿意根据反馈对论文进行修改。尽管存在准确性和严格性的问题，该助手为提高论文质量提供了重要的支持，显示出自动审查工具的潜在价值。
本研究评估了大型语言模型在科学同行评审中的应用，特别是在NeurIPS 2024会议中的有效性。结果显示，超过70%的作者认为该助手在核实检查单时非常有帮助，并愿意根据反馈修改论文，尽管存在准确性问题，仍显示出自动审查工具的潜在价值。
