西北大学 Jessica Hullman 团队用 LLM 学习审稿清单，对抗同行评审抽签方差

西北大学 Jessica Hullman 团队发布论文，用 LLM 学习审稿清单以减少同行评审抽签方差。基于 NeurIPS 2021 与 ICLR 2022 数据的学习清单（k=100）使 LLM 模拟评审误差降低 21–58%，并使人类审稿排序错误约减半。研究指出，共享清单只有在减少的方差超过其引入的偏差时才能提升评审一致性。