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论文评价新思路:按评审一致性算分,被指重造推荐系统
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AI 综述
2026年10月15日,AGI Hunt 报道了一种学术评价思路:不评价人,而评价论文。若 A、B 两人都评审过同一篇论文,可用两人判断的一致或不一致程度互相更新各自的「可信度分数」。这样在看到一篇新论文时,就会附带类似「被与你相关性 0.YY 的 X 背书」的提示。作者随后自嘲,这套做法实际上等于重新发明了推荐系统(recsys)。报道仅呈现了作者的这一设想与自我调侃,未提及该思路是否经过实验验证或已有实际应用。
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最新进展10月15日 02:06
研究者提出按评审一致性互更新可信度分的论文评价思路,随后自嘲重造了推荐系统。报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月15日
- AGI Hunt给论文点赞者算相关性分,研究者惊觉自己重造了推荐系统
作者提出一种学术评价思路:不评价人而评价论文,若 A、B 都评审同一篇论文,可用两人的一致或不一致程度互相更新「可信度分数」。这样看到新论文时就会附带「被与你相关性 0.YY 的 X 背书」的提示。作者随后自嘲,这不就是重新发明了推荐系统(recsys)。
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