AgentEvaluation – 一个利用大型语言模型代理模拟学术同行评议流程的架构

AgentReview指的是什么

AgentReview是一个利用大型语言模型（LLM）构建的框架，旨在仿真学术界的同行评议流程。在这个系统中，通过LLM代理分别扮演审稿人、作者和领域主席的角色，研究者可以在保障隐私的前提下，探究评审偏倚、角色定位及决策机制如何影响最终的评审结果。AgentReview为改进现有的同行评议体系提供了深刻的见解，并支持进一步的研究工作。

AgentReview的核心特性

• 仿照同行业内的审查流程AgentReview仿照实际的学术同行审查程序运作，涵盖诸如审稿人评价、作者反馈、审稿人间交流以及领域负责人作出决定等多个环节。
• 人物模仿该系统融合了评审者、创作者及区域协调人（AC）三个职位，每个职位的行为均由大型语言模型模拟，并呈现出各自独特的特性。
• 多元数据分析通过仿真技术，AgentReview分析并辨识出多个可能左右评估结论的因素，包括审评人员的责任感、目的以及专业技能水平等，并且考量主席的判断方式。
• 个人信息保密在进行模拟时，AgentReview重视保护评审资料的私密性，并不需使用实际的敏感审核信息。
• 社会学理论的检验AgentReview考察了包括社会影响理论、助人疲惫现象、集体思想模式及对权威的偏向在内的多种社会学原理，在同行评审过程中的实际运用情况。

AgentReview的操作机制

• 大规模的语言模型（MLM）AgentReview依托于大型语言模型而建立，利用其卓越的语言处理与创造能力来模仿审稿人和作家的互动行为。
• 代表模型构建在该框架里，各个角色如审阅员、创作者及领域主席均被设计成拥有独特特征与动作的实体，这些实体依据既定属性和规范相互作用。
• 系统化的评估程序AgentReview采用一个有序的五个步骤评估程序，模仿自初始审查至做出最终决定的整体过程。
• 个性化与可延展性该架构被设计成具有扩展性，允许研究人员依据需求个性化设定角色特性和审查程序。
• 基于数据的见解利用大量模拟产生的数据，AgentReview能够给出具有统计学意义的见解，并且同时涵盖内容与数值层面的分析。

AgentReview项目的仓库位置

• 官方网站PROJECT：github.io/agentreview
• Git代码库：在GitHub上可以找到Ahren09用户维护的名为”AgentReview”的项目页面。
• HuggingFace的模型集合库访问此链接以查看Ahren09创建的代理评审空间：https://huggingface.co/spaces/Ahren09/AgentReview
• 关于arXiv的技术文章该链接指向一篇发布在arXiv上的学术论文的PDF文件。感兴趣的读者可以通过访问给出的网址来阅读这篇未经同行评审的研究作品。
• 网上试用演示版：访问此链接以查看Ahren09创建的代理评论空间 – https://huggingface.co/spaces/Ahren09/AgentReview

AgentReview的使用情境

• 学术出版物及会议运营管理工作用于改进与监管学术论文的同行评议程序，增强评议的质量和效率。
• 评估员的教育与成长用作教学资源，辅助新手审核员掌握审核准则与优秀做法。
• 社会科学与心理学科的探究通过模拟实验来探讨社会影响和集体观念等理论在评价过程中的运用。
• 多学科审查研究分析各学科评审准则与程序的差异，以支持跨学科学术刊物的设计规划。
• 政策的制订与评价协助决策者分析并创建与同行评审有关的政策及指引。