三个开源 LLM 投票筛文献：15034 条记录自动评审出 489 项研究
maier_ak · x · 2026-10-30
作者展示了一条用 LLM 自动化系统性文献综述（systematic review）的流水线：首轮筛选 15,034 条记录，去重后保留 8,699 条，评估 1,276 篇全文，最终纳入 489 项研究，并自动提取平台、推进方式与群体现象等字段，每月产出快照，代码以 MIT 协议开源可 fork。
筛选环节用三个开源权重 LLM 对每条记录投票，需两票赞成才纳入；在 200 条人工标注样本上校准，要求灵敏度 ≥0.95，该模型组合实际达到灵敏度 1.00、特异度 0.98。
所属事件:活体系统综述：LLM 每月自动重跑文献筛选(4 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 拆解 Agno 框架：1428 行 Agent 类如何靠门面模式保持「胖而薄」 — Mahmoud_Zalt · 2026-10-30
- 让 Agent 写脚本清理垃圾注释，脚本自身却有 10 多行垃圾注释 — shadcn · 2026-10-30
- DataTalksClub 与 Nebius 推出免费课程:构建生成式媒体的生产级 AI Agent — Al_Grigor · 2026-10-30
- Faros 报告:2.2 万开发者数据显示 AI 提速编码但 QA 时间暴增 300% — FrankFelixAI · 2026-10-30
- CognitiveCanvas 把 AI 对话记忆转成可审计图谱,token 减少 92.2% — JeremyCMorgan · 2026-10-30
- FontBox LoRA:用 bbox 直观编辑图像内文字 — SillyLilithh · 2026-10-30