arXiv cs.CL· Dingjie Song, Zhiling Yan, Ziqian Zhang, Yuxuan Zhang, Lichao Sun·· 3 小时前AI 评分37
PremiseCheck：高效核查人类与 AI 同行评审中的事实错误
PremiseCheck: Efficient Fact-Checking of Human and AI Peer Reviews
AI 导读
PremiseCheck 让 LLM 先把每条评审意见改写成不读论文即可生成的显式前提，再由决策模型逐条对照论文核查，单条意见的核查准确率在 NLP、机器学习与自然科学三个领域都与 GPT-5.5 相当，成本约为其一半；NLP 评审上成本降至四分之一、延迟不到一半。作者同时提出 ReviewFact 基准，按统一定义标注人类与 AI 评审意见中的事实错误，并一并衡量成本与延迟。
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