AI Peer Review

AI Peer Review 总结性介绍

AI Peer Review 是一个用于辅助学术论文同行评审的工具，特别针对神经科学领域的论文。它利用多个大型语言模型（LLMs），如GPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek R1 和 Llama 4 Maverick，对论文进行独立评审，然后生成一个元评审（meta-review）来总结关键要点，并生成一个关注点表格，表明哪些模型发现了哪些问题。

主要功能包括：

• 多模型评审： 使用多个LLM对同一篇论文进行评审。
• 独立评审报告： 为每个LLM生成独立的同行评审报告。
• 元评审报告： 生成一份元评审报告，整合所有评审报告，分析共同主题和独特见解。
• 关注点表格： 生成一份表格，识别每个模型发现的问题。
• 多种格式输出： 将结果保存为Markdown、CSV和JSON格式。
• 可定制Prompt： 用户可以自定义用于生成评审报告和元评审报告的Prompt。

AI Peer Review 使用场景

AI Peer Review 可以在以下场景中使用：

• 辅助评审员： 帮助评审员快速了解论文的核心内容和潜在问题，提高评审效率。
• 作者自查： 作者可以使用该工具在投稿前对论文进行自查，发现潜在的不足之处，提高论文质量。
• 科研教学： 教师可以使用该工具进行同行评审教学，让学生了解同行评审的过程和要点。
• 加速科研流程： 在科研流程中，可以用于快速获取初步反馈，指导进一步的研究方向。

总的来说，AI Peer Review 工具旨在利用人工智能技术，提高学术论文同行评审的效率和质量，辅助科研人员更好地开展研究工作。