Как Эндрю Ын помогает учёным с ИИ-ревью 💃

Если вы рисерчер или студент, который пишет научные работы, то наверняка знаете, что процесс ревью — это не просто долго, а прямо-таки мучительно долго. Подготовить статью, отправить в журнал, ждать рецензий месяцами, а иногда и дольше... И вот, наконец, вы получаете обратную связь, но она не всегда полезная. Что если бы существовал инструмент, который помог бы вам заранее понять, что может не понравиться ревьюерам?

Эндрю Ын и его команда разработали ИИ-ревьюера, который помогает исследователям и студентам улучшить свои работы перед отправкой в журнал. Такой инструмент может сэкономить вам не только время, но и нервы. Ведь если обычное ревью может занимать недели или даже месяцы, то ИИ оценит вашу работу за несколько минут.

Как это работает? 😮‍💨

Система была обучена на реальных ревью с конференции ICLR 2025, что гарантирует её практическую ценность. Оценки качества происходили с использованием корреляции Спирмена, где чем выше значение, тем ближе результаты ИИ к человеческим оценкам. В итоге, корреляция между ИИ и реальным рецензентом составила 0.42, что, как ни странно, не так уж и плохо. Для сравнения, корреляция между двумя людьми-ревьюерами в среднем тоже около 0.41. Так что, да, ИИ может дать вам весьма точный прогноз, чем ревьюеры могут быть недовольны.

Особенность системы в том, что она использует atXiv для ревью, а значит, она особенно полезна для статей в области ИТ и ИИ, которые часто публикуются на этой платформе.

Цикл обратной связи в научных кругах порой затягивается на полгода, и это, согласитесь, слишком долго. В таких условиях скорость и качество обратной связи — это то, что нужно каждому исследователю. А ИИ-ревьюер как раз и может помочь вам избежать затянутых циклов и получить полезные замечания ещё до того, как ваша работа попадёт в руки журнала.

Теперь можно не просто перепроверять свою статью, но и нацелиться на тот результат, который понравится рецензентам, ещё на этапе подготовки. Это бесплатно, и вы можете начать использовать инструмент прямо сейчас — PaperReview.

Data Science