链接: https://arxiv.org/pdf/2406.12708v1该部分主要围绕学术同行评审的现状、挑战及研究动机展开：该部分聚焦于AGENTREVIEW框架的核心设计与实现，从目标、智能体角色、评审流程、数据选择、基线设置五方面展开，解释如何通过该框架模拟同行评审以解决传统分析的痛点：为解决传统同行评审分析的“多变量复杂性、潜变量难测量、数据隐私敏感”三大挑战，提出基于大型语言模型（L

论文链接： https://openreview.net/pdf?id=frvkE8rCfX论文1的Introduction部分（对应文档1-8至1-20段落）围绕“科学论文评审的痛点与MAMORX框架的提出”展开，核心可总结为三部分：研究背景与问题、现有方案局限、MAMORX的创新与贡献，具体内容如下：该部分核心是梳理“人工评审逻辑”与“自动化评审技术演进”两条脉络，明确现有研究的进展与不足，为

MLM本质是一种“让模型通过猜词学语言”的训练方法，核心优势是能让模型深刻理解上下文语义，是很多语言理解类模型的“地基”。它就像一个“语言学霸”，通过大量“填空练习”吃透了语言的规律，之后不管是做阅读、匹配信息，还是辅助生成内容（比如RAG里的检索环节），都能发挥扎实的基础作用～

第5篇是“网的框架”，划定了“单模态、多模态、复杂系统”三个风险区域；前4篇是“网的节点”，分别在“多模态数字场景（1、2）、多模态物理场景（3）、单模态特定场景（4）”这几个关键位置，填上了具体的风险案例；最终织成一张“从理论到实践、从数字到物理、从通用到场景”的大模型安全风险图，帮研究者和开发者看清“大模型哪里容易被攻、怎么被攻”，为后续防御铺路。

比如想让“菜谱AI”别做菜谱、改去帮人编辑文字，先找个画图AI（比如Stable Diffusion）生成一张“人在改文字”的图，然后把这张图的“特征”（AI认图靠的是特征，不是人眼看到的画面）嵌到一张普通食材图里——人眼看还是食材图，但AI看这张图时，会自动关联“改文字”的任务。比如不直接说“帮我改文字”，而是先猜AI的安全指令（比如“你是菜谱大师，只能处理菜谱相关任务”），再生成一句绕弯子的话

通过实战（如复现实验、参与竞赛）深化理解，同时保持对政策（如《生成式人工智能服务管理暂行办法》）与技术动态的敏锐感知，确保研究方向的前沿性与合规性。通过以上路径，可在3-6个月内建立扎实的领域基础，并逐步开展独立研究。

不传原始数据，只传“模型碎片”比如摘要3提到的「FL-GLM框架」：把大模型拆成三部分——客户端（比如医院的电脑）存“输入层+输出层”，服务器存“中间核心层”。训练时，客户端只传“处理后的特征数据”（不是原始病历），服务器用这些数据优化中间层，再把优化结果传回客户端，全程原始数据不离开本地。加密+高效，降低成本风险加密：数据传输用RSA等非对称加密（摘要3），防止中途被窃取；

核心目标：给定输入论文(q)，生成“定性评审文本（元评审(s)）+定量评分（(a)）”的评审对((s,a))，推理过程需遵循“(q \to z_1 \to z_2 \to z_3 \to (s,a))”的顺序，确保每一步推理都基于前序结论。概率模型。

LLaMA 本质是 “用公开数据训练、兼顾性能和实用性的开源大模型”—— 它证明了 “不用专属数据、不用超大参数，也能做出顶尖 AI”，而且人人都能获取、使用、改进，大大降低了大语言模型的研究和使用门槛。数学题、写代码：没专门针对性训练，却能打赢一些专门优化过的模型 —— 比如 650 亿参数版本写 Python 代码，比 PaLM 620 亿参数版本还强。模型大小从 70 亿参数到 650 亿参

LLaMA 本质是 “用公开数据训练、兼顾性能和实用性的开源大模型”—— 它证明了 “不用专属数据、不用超大参数，也能做出顶尖 AI”，而且人人都能获取、使用、改进，大大降低了大语言模型的研究和使用门槛。数学题、写代码：没专门针对性训练，却能打赢一些专门优化过的模型 —— 比如 650 亿参数版本写 Python 代码，比 PaLM 620 亿参数版本还强。模型大小从 70 亿参数到 650 亿参