AgentReview: 利用大模型智能体探究学术出版同行评审机制

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标题：AgentReview: Exploring Peer Review Dynamics with LLM Agents arXiv：https://arxiv.org/abs/2406.12708 github网站：https://AgentReview.github.io code: https://github.com/Ahren09/AgentReview 摘要总结 同行评审是科学出版完整性和发展的基础。传统的同行评审分析方法往往依赖对现有同行评审数据的探索和统计，这不足以充分解决过程的多变量特性，无法考虑潜在变量，并且由于数据的敏感性而受到隐私问题的进一步限制。本文介绍了AgentReview，这是第一个基于大型语言模型（LLM）的同行评审模拟框架，能够有效拆解多个潜在因素的影响，并解决隐私问题。我们的研究揭示了重要的洞察，包括由于评审者偏见导致的论文决定变化达37.1%，这得到了社会影响理论、利他主义疲劳和权威偏见等社会学理论的支持。我们相信，这项研究可以为改善同行评审机制的设计提供有价值的见解。 论文 ………………………………