OSVerify：有限专家评审下的单侧验证框架

研究者 Fan Nie 等发表论文，提出 OSVerify 框架，将“错误提出”与“错误验证”解耦，以缓解人工评审能力跟不上候选方案生成规模的问题。论文称，在相同的经验性低假阴性率（FNR）约束下，该方法把无效方案的人工评审量较投票基线平均减少 46%；对验证器进行后训练后，这一减少比例进一步提升至 57%。 论文还称，该方法被用于识别已发表研究论文中的错误，并得到原作者确认；同时帮助解决了三个 Langlands 公开猜想，且经专家确认。上述效果与案例均为作者在论文中的陈述。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。