平台与系统概述 - 西湖大学自然语言处理实验室推出首个AI生成学术成果的开放预印本平台AiraXiv和首个模拟人类专家思考链的AI审稿人系统DeepReview [1] - AiraXiv平台用于集中管理和展示AI生成的论文，减少其对传统人工审稿流程的干扰 [2] - DeepReview系统能在数分钟内给出比肩人类专家思考链的审稿意见，对大量AI生成论文进行初步筛选 [2] AiraXiv平台功能与目标 - 平台为AI创造的研究成果提供独立且专业的展示渠道，目标是让优秀AI作品脱颖而出，同时减轻传统学术社区负担 [6] - 平台对AI生成的论文进行单独归档和管理，以减轻低质量内容对传统审稿流程的影响 [8] - 平台为高质量AI生成科研成果提供独立存储和检索渠道，支持与arXiv无缝对接，用户可直接输入arXiv ID查看原文和AI审稿意见 [9] - 平台自动同步最新cs AI论文并生成AI审稿意见参考，帮助研究者高效追踪前沿进展 [10] - 研究者可一键提交AI生成研究工作，每篇论文可送入DeepReview在几分钟内得到详细反馈，系统为每篇论文生成关键词与洞见总结 [11] DeepReview系统技术特点 - DeepReview是首个模拟人类专家思考链的多阶段AI审稿系统，审稿过程分为创新性验证、多维度评估和可靠性验证三个核心环节 [12] - 创新性验证环节检索并对比相关文献，判断论文的新颖性与引用的准确性 [12] - 多维度评估从合理性、表达、贡献等维度综合模拟多名审稿专家意见 [13] - 可靠性验证检查论文逻辑一致性与结论可靠性，避免出现"幻觉式"评价 [14] - 系统能模拟专家审稿，参照人类审稿标准明确列出"Strengths & Weaknesses"，无论论文优劣都会给出完整且有建设性的意见 [17][18] 性能优势与效率提升 - 基于数据集DeepReview-13K，研究人员训练了DeepReviewer-14B模型，其在使用更少tokens的情况下，性能优于CycleReviewer-70B [3] - 在最佳模式下，DeepReviewer-14B在评测中以88.21%和80.20%的胜率超越了GPT-o1和DeepSeek-R1 [4] - DeepReviewer-14B在ICLR 2025评测中多项指标表现优异，如S Spearman1达0.3810，P Spearman1达0.3698，C Spearman1达0.3239 [5] - 系统将人类专家需要数周甚至数月的审稿周期压缩至数分钟，获得完整且结构化的评审意见 [19] 行业影响与未来展望 - 平台可自动过滤低质量"水文"，让有价值研究脱颖而出，帮助人类专家将有限时间精力集中在最值得关注的突破性成果上 [19] - 未来平台将逐步拓展覆盖范围，不仅面向计算机科学领域，还会延伸至更多学科与应用场景 [22] - 平台将持续改进论文关键信息提取与展示方式，提升优质成果的可见性与传播效率 [23] - 这类平台折射出科研生态潜在变化：AI可能在选题、实验、论文写作与初步审稿等环节发挥更大作用，人类研究者将更多聚焦创造性和突破性研究问题 [23]