ProReviewer：证据驱动的评审智能体提出

Haishuo Fang、Yue Feng、Iryna Gurevych 提出证据驱动的科学同行评审智能体 ProReviewer，将评审建模为马尔可夫决策过程，以结构化评审日志作为状态核心，智能体依据累积发现决定下一步检查什么、何时结束，每条评审意见均引用日志条目以追溯证据。 在 1,000 篇 ICLR 2026 留出论文上，训练后的 8B ProReviewer 平均得分超过所有对比方法，包括基于 397B 模型的方法；人工评估在四个评审质量维度中的三个上更偏好其评审。 上述结论来自 arXiv cs.CL 论文，尚未见独立复现或正式同行评审确认。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。