Andrew Ng đã phát hành một "Người đánh giá có tác động" cho các bài báo nghiên cứu. Nó vừa đạt được mức độ đồng thuận gần như con người sau khi được đào tạo trên các đánh giá thực tế của ICLR 2025. 𝗧𝗵𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺 𝗶𝘁 𝘁𝗮𝗿𝗴𝗲𝘁𝘀 Việc đánh giá bài báo diễn ra chậm. Mỗi chu kỳ mất khoảng sáu tháng. Một sinh viên đã nhận sáu lần từ chối trong ba năm. Tốc độ lặp lại, không phải ý tưởng, trở thành nút thắt cổ chai. 𝗛𝗼𝘄 𝗶𝘁 𝘄𝗼𝗿𝗸𝘀 Hệ thống học từ phản hồi thực tế của hội nghị. Nó đọc bài báo của bạn, sau đó tìm kiếm trên arXiv các công trình liên quan. Quy trình rất đơn giản: Phân tích các tuyên bố và cấu trúc Căn cứ vào các bình luận trong nghiên cứu đã công bố Sản xuất phản hồi theo kiểu đánh giá có cấu trúc Nó hoạt động tốt nhất trong các lĩnh vực có tài liệu mở. 𝗛𝗼𝘄 𝗴𝗼𝗼𝗱 𝗶𝘁 𝗶𝘀 Mối tương quan giữa đánh giá của con người với nhau là 0.41. Mối tương quan giữa AI và con người đạt 0.42. Điều đó gần như đạt được sự đồng thuận của người đánh giá ngày nay.

Liên kết: