AgentReview是一種先進的框架，旨在模擬學術同行評審的過程，采用大型語言模型（LLM）作為核心技術。該工具通過模擬評審者、作者和領域主席的角色，幫助研究人員在不隱私的前提下，深入探討評審偏見及決策過程對評審結果的影響。AgentReview致力于為同行評審機制的改進提供有價值的見解，支持未來的研究工作。

AgentReview是什么

AgentReview是一個基于大型語言模型（LLM）的創新框架，專門設計用于模擬學術領域的同行評審流程。通過模擬評審者、作者和領域主席這三種角色，AgentReview能夠在保護隱私的基礎上，深入研究評審中的各種偏見、角色及決策機制對結果的影響，進而為提升同行評審的效率和公正性提供重要思路。

AgentReview的主要功能

• 同行評審過程模擬：AgentReview能夠精確模擬真實的學術評審過程，涵蓋評審者的評估、作者的反饋、評審者之間的討論以及領域主席的決策等多個環節。
• 角色模擬：該框架整合了評審者、作者和領域主席（AC）三種角色，每種角色都由LLM代理驅動，展現獨特的行為特征。
• 多變量分析：通過模擬，AgentReview探索并識別出影響評審結果的多個變量，包括評審者的承諾、意圖、知識水平以及AC的決策風格。
• 隱私保護：在整個模擬過程中，AgentReview確保評審數據的隱私性，不需要使用真實的敏感數據。
• 社會學理論驗證：AgentReview驗證社會影響理論、利他主義疲勞、群體思維和權威偏見等社會學理論在同行評審中的實際應用。

AgentReview的技術原理

• 大型語言模型（LLM）：AgentReview基于LLM構建，利用其卓越的語言理解與生成能力來模擬評審者和作者的行為。
• 代理建模：該框架中的每個角色（評審者、作者、AC）都被定義為具有特定屬性和行為的代理，能夠根據設定的特性與規則進行互動。
• 結構化評審流程：AgentReview遵循一個結構化的五階段評審流程，從初步評審到最終決策，全面模擬評審的過程。
• 自定義與擴展性：框架設計靈活，可擴展，支持研究人員根據具體需求自定義角色屬性和評審流程。
• 數據驅動的洞察：通過大規模的模擬生成數據，AgentReview提供統計顯著的洞察，支持內容及數值分析。

AgentReview的項目地址

• 項目官網：agentreview.github.io
• GitHub倉庫：https://github.com/Ahren09/AgentReview
• HuggingFace模型庫：https://huggingface.co/spaces/Ahren09/AgentReview
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2406.12708
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/Ahren09/AgentReview

AgentReview的應用場景

• 學術期刊和會議管理：用于優化和管理學術論文的同行評審流程，提高評審的質量與效率。
• 評審者培訓與發展：作為教育工具，幫助新評審者了解評審標準和最佳實踐。
• 社會學和心理學研究：通過模擬驗證社會影響、群體思維等理論在評審行為中的應用。
• 跨學科評審研究：比較不同學科之間的評審標準和流程，為跨學科期刊的設計提供參考。
• 政策制定與評估：輔助政策制定者評估和制定與同行評審相關的政策與指導方針。