「论文阅读」Can Large Language Models Provide Useful Feedback on Research Paper
Type
简读文意
本文关注高质量同行评审过程所面临的与日俱增的困难（由于学术产出更多且要求更综合的领域专家知识）。文章探索是否可以使用LLM对研究草稿生成严谨的反馈。
具体工作
通过2个large-scale研究评估GPT4反馈的质量。
发现
LLM可以帮助研究者，但也具有一些局限性：通常倾向于关注特定的反馈（增加实验、数据）；难以提供对方法设计有深度的反馈。 于是建议在论文评审过程中，研究者与LLM协作。
应用前景
当无法得到及时的专家反馈时，使用LLM在同行评审前对（早期）研究稿进行反馈。
流程
LLM生成反馈
评价LLM反馈与人类反馈的重叠度
