PaperScorer：论文被接收的可预测性有多高？
英文标题：PaperScorer: How Predictable Is Paper Acceptance?
该研究提出了评估工具 PaperScorer，旨在探索学术论文接收结果的可预测性。目前自动化科研大多依赖基准测试表现进行衡量，但学术研究的整体价值往往难以简化为单一分数。人类通过同行评审综合评估论文价值，尽管这一过程存在显著噪声且依赖多元因素导致极难建模，该工作仍对其可预测边界展开了深入分析。这项研究对于优化 AI 辅助同行评审及建立更科学的自动化科研评估机制具有重要参考意义。
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摘要
自动化科研在很大程度上依赖基准测试（Benchmark）表现进行评估，但学术研究的实际价值极少能被缩减为单一分数。人类通常通过同行评审来评判一项工作的全面贡献，然而由于同行评审本身存在较多噪声且依赖诸多复杂因素，对其进行建模极具挑战。PaperScorer 旨在系统探讨学术论文的接收概率究竟在多大程度上是可预测的。
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