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Para que serve a revisão por pares? Imagine que #AI pode dar feedback tecnicamente correto que é o mesmo que o do revisor médio, então, será que nos importa o que esses revisores em particular acham que é importante (“gosto”)?
25/11/2025
Lançando um novo "Revisor Agente" para artigos de pesquisa. Comecei a codificar isso como um projeto de fim de semana, e @jyx_su melhorou muito.
Fui inspirado por um estudante que teve um artigo rejeitado 6 vezes ao longo de 3 anos. O ciclo de feedback deles -- esperando ~6 meses por feedback a cada vez -- era dolorosamente lento. Queríamos ver se um fluxo de trabalho agente poderia ajudar os pesquisadores a iterar mais rapidamente.
Quando treinamos o sistema com as avaliações do ICLR 2025 e medimos a correlação de Spearman (quanto maior, melhor) no conjunto de teste:
- Correlação entre dois revisores humanos: 0.41
- Correlação entre IA e um revisor humano: 0.42
Isso sugere que a revisão agente está se aproximando do desempenho em nível humano.
O agente fundamenta seu feedback pesquisando no arXiv, então funciona melhor em áreas como IA, onde a pesquisa é publicada livremente lá. É uma ferramenta experimental, mas espero que ajude você com sua pesquisa.
Confira aqui:
Luto muito com esta questão como revisor: acho que #AI dá comentários técnicos bastante precisos. Assim, para que o meu trabalho de revisão pareça realmente significativo, devo acreditar que a minha opinião pessoal e o meu ponto de vista são importantes. Mas as opiniões/gostos dos árbitros devem importar?
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