Stanford Agentic Reviewer

写完论文，却要等半年才能收到审稿意见？更糟的是，反馈常常是“这篇工作不够新颖”，却不说哪里不够、怎么改。

为解决这一科研痛点，Andrew Ng 与斯坦福团队推出了 Stanford Agentic Reviewer —— 一个代理型 AI 论文评审工具，旨在为研究者提供快速、具体、可操作的改进建议，大幅缩短论文迭代周期。

如何使用？

1. 上传论文 PDF，并填写邮箱（可选目标会议，如 ICLR）
2. 等待邮件通知（通常几小时内完成）
3. 返回网站查看完整评审报告，包括：
   • 对原创性、实验设计、写作清晰度等 7 个维度的评分
   • 与近期 arXiv 相关工作的对比分析
   • 具体修改建议（如“应补充与 [某论文] 的方法对比”）

整个过程完全自动化，无需人工介入。

为什么需要它？

项目灵感来自一位学生的真实经历：3 年内被拒 6 次，每轮审稿间隔 6 个月，且反馈多为模糊评判，缺乏建设性。
传统同行评审的两大问题：

• 周期太长：6 个月才能迭代一次
• 信号太弱：审稿人常聚焦“是否接收”，而非“如何改进”

Agentic Reviewer 的目标不是取代人类审稿，而是在正式投稿前提供早期反馈，帮助研究者：

• 补足实验设计漏洞
• 强化与前人工作的对比
• 提升写作清晰度与逻辑性

技术实现：不只是“读论文”，而是“做调研”

系统采用多步代理工作流，确保评审基于最新研究：

1. 解析论文：用 LandingAI 的 ADE 将 PDF 转为结构化 Markdown
2. 智能检索：生成多层次查询，在 arXiv 上搜索最相关论文
3. 动态摘要：对高相关论文，自动决定是否下载全文并生成针对性摘要
4. 综合评审：结合原论文与相关工作，输出结构化报告与改进建议

注：因依赖 arXiv 数据，在 AI、机器学习等高公开度领域效果最佳，其他领域可能受限。

评分能力：接近人类一致性

团队用 ICLR 2025 的真实审稿数据训练模型，并测试评分一致性（Spearman 相关系数）：

• 人类审稿人之间：0.41
• AI 与人类审稿人之间：0.42

当目标会议设为 ICLR 时，系统会输出 1–10 分的综合评分；其他情况仅提供维度分析与建议。

注意事项

• 评审完全由 AI 生成，可能存在错误，不可用于正式投稿替代
• 仅面向研究者自我改进，会议审稿人请勿用于违反审稿政策的场景
• 不存储论文内容，处理完成后自动删除

未来方向

团队认为，这仅是AI 辅助科研自动化的起点。未来可能扩展至：

• 多代理辩论生成更深入反馈
• 与实验设计、代码生成工具联动
• 支持更多学科领域（需对应文献库）