APRES: An Agentic Paper Revision and Evaluation System
作者: Bingchen Zhao, Jenny Zhang, Chenxi Whitehouse, Minqi Jiang, Michael Shvartsman, Abhishek Charnalia, Despoina Magka, Tatiana Shavrina, Derek Dunfield, Oisin Mac Aodha, Yoram Bachrach
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2026-03-03
💡 一句话要点
APRES：一种基于LLM的论文修订与评估系统，提升论文质量与影响力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 论文修订 大型语言模型 自动评估 引用预测 科学写作
📋 核心要点
- 当前同行评审系统反馈不一致，阻碍稿件改进，限制论文影响力。
- APRES利用LLM，基于可预测引用次数的评估标准自动修订论文。
- 实验表明，APRES能显著提升引用预测准确率，并获得人类专家认可。
📝 摘要（中文）
为了充分发挥科学发现的潜力，清晰的沟通至关重要。缺乏有效的沟通，即使是最具突破性的发现也可能被忽视或误解。科学家交流工作并获得反馈的主要方式是通过同行评审。然而，当前的评审系统常常在评审员之间提供不一致的反馈，最终阻碍了稿件的改进并限制了其潜在影响。本文介绍了一种由大型语言模型（LLM）驱动的新方法APRES，该方法基于评估标准更新科学论文的文本。我们的自动化方法发现了一种高度预测未来引用次数的标准，并将其与APRES集成在一个自动化系统中，该系统修订论文以提高其质量和影响力。至关重要的是，这一目标应该在不改变核心科学内容的情况下实现。我们证明了APRES的成功，它在平均误差方面将未来引用预测提高了19.6%，并且表明我们论文修订过程产生的论文在79%的情况下更受人类专家评估者的青睐。我们的发现为使用LLM作为帮助作者在提交前进行稿件压力测试的工具提供了强有力的经验支持。最终，我们的工作旨在增强而非取代人类专家评审员的重要作用，因为应该由人类来辨别哪些发现真正重要，从而引导科学朝着推进知识和丰富生活的方向发展。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决科学论文写作质量不高，同行评审反馈不一致，导致优秀科研成果难以被充分认可和利用的问题。现有方法依赖人工评审，效率低且主观性强，难以保证论文质量的持续提升。
核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）自动评估和修订科学论文，使其更符合高质量论文的标准，从而提高其被引用次数和影响力。通过学习高质量论文的特征，并将其应用于论文修订，可以在不改变核心科学内容的前提下，提升论文的表达和组织。
技术框架：APRES系统包含以下主要模块：1) 评估标准发现：通过分析大量已发表论文的特征和引用次数，学习一个能够预测未来引用次数的评估标准。2) 论文修订：利用LLM，根据评估标准对论文进行修订，包括改进语言表达、优化结构组织等。3) 人工评估：邀请领域专家对修订后的论文进行评估，验证APRES的有效性。
关键创新：该论文的关键创新在于将LLM应用于科学论文的自动修订和评估，并提出了一种基于引用预测的评估标准。与传统的基于人工评审的论文改进方法相比，APRES具有更高的效率和客观性，能够更有效地提升论文的质量和影响力。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 如何选择合适的LLM模型，并对其进行微调，使其能够更好地理解和生成科学论文。2) 如何设计评估标准，使其能够准确预测论文的未来引用次数。3) 如何将评估标准与LLM结合，实现自动化的论文修订。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，APRES在未来引用预测方面，相比最佳基线方法，平均误差降低了19.6%。此外，人工评估结果显示，79%的专家更喜欢APRES修订后的论文版本，证明了APRES在提升论文质量方面的有效性。
🎯 应用场景
APRES可应用于科研论文写作辅助、投稿前自查、科研成果推广等领域。它能帮助研究人员提升论文质量，增加论文被引次数，从而提高科研成果的影响力。未来，该技术有望应用于更广泛的学术交流和知识传播领域，例如自动生成学术报告、会议摘要等。
📄 摘要（原文）
Scientific discoveries must be communicated clearly to realize their full potential. Without effective communication, even the most groundbreaking findings risk being overlooked or misunderstood. The primary way scientists communicate their work and receive feedback from the community is through peer review. However, the current system often provides inconsistent feedback between reviewers, ultimately hindering the improvement of a manuscript and limiting its potential impact. In this paper, we introduce a novel method APRES powered by Large Language Models (LLMs) to update a scientific papers text based on an evaluation rubric. Our automated method discovers a rubric that is highly predictive of future citation counts, and integrate it with APRES in an automated system that revises papers to enhance their quality and impact. Crucially, this objective should be met without altering the core scientific content. We demonstrate the success of APRES, which improves future citation prediction by 19.6% in mean averaged error over the next best baseline, and show that our paper revision process yields papers that are preferred over the originals by human expert evaluators 79% of the time. Our findings provide strong empirical support for using LLMs as a tool to help authors stress-test their manuscripts before submission. Ultimately, our work seeks to augment, not replace, the essential role of human expert reviewers, for it should be humans who discern which discoveries truly matter, guiding science toward advancing knowledge and enriching lives.