普林斯顿团队开源 PaperScorer,用微调 Qwen 预测论文录用率达 77.5%
IanArawjo · x · 2026-10-27
普林斯顿大学 Sachin Konan、Jonathan Liu、Zhuang Liu 团队发布 NeurIPS '26 项目 PaperScorer——一个预测论文能否被录用的模型家族,并提供在线服务:上传匿名化 PDF,即可收到「Leans Reject / Leans Accept / Likely Accept」的校准录用概率。
方法:
- PaperScorer-Vision:基于微调的 Qwen2.5-VL-7B,读取论文截图、版式与图表
- PaperScorer-Text:基于微调的 Qwen2.5-7B,只读纯文本 markdown
- 输出校准后的录用概率,而非审稿意见
数据与结果:
- 构建两个完全匿名化的语料:OpenReview 的 24,888 篇 ICLR 论文('20-'26)、arXiv 的 83,656 篇论文(NeurIPS/ICML/CVPR 等)
- 在 ICLR 测试集上准确率 68.3%,arXiv 测试集 77.5%,超过 Gemini-3.1-Pro 与 GPT-5.5 的视觉版本
- 在高评分论文尾部区域准确率明显优于前沿模型
有趣的验证案例:Mamba 曾被 ICLR 2024 拒稿,但 PaperScorer 给出 71%(2.3 倍于 ICLR 31% 的基线录用率)——团队认为它本该被接收;而《A Decade's Battle on Dataset Bias》的早期版本被正确预测为拒稿,后续 ICLR 录用版被正确预测为录用。两个知名好论文中确实有两篇真实被拒。
网站每邮箱每天最多提交 5 篇,只读前 15 页,结果可能因排队延迟。
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