NeuroDong/Ai-Review

何を解決するか

研究者は、提出前に論文の強みと弱みを特定するのに苦労することが多いです。Ai-Reviewは、構造化されたフィードバックを自動的に得る方法を提供し、図表やレイアウトの品質を評価し、同分野の他の論文と比較して論文の競争力を判断できます。

動作方法

このシステムは、大規模言語モデル（LLM）と視覚言語モデル（VLM）を組み合わせて、PDF、LaTeX、またはWord形式の論文を分析します。高度なプロンプト工学技術（Chain-of-Thought、Few-Shot、Reverse Prompting）を用いて、詳細なレビューを生成します。視覚分析では、ページスナップショットを取得してレイアウトや画像の美しさを評価します。また、PDF内に隠されたプロンプトインジェクション攻撃を検出する専用ツールも搭載しており、レビューの信頼性を確保します。

対象ユーザー

科学論文の品質と受容確率を向上させたい学術研究者や著者。

主な特徴

• 相対順位: ターゲット会議（例：ICLR、NeurIPS）の論文群と比較して、論文の競争力をランキングします。
• VLM駆動レビュー: 視覚モデルを用いて図、数式、全体的なページレイアウトを分析します。
• エージェント統合: Cursorなどのエージェントプラットフォームに「スキル」としてインストール可能で、チャット内で直接ファイルをレビューできます。
• プロンプトインジェクション検出: AIレビュアーを操作する目的で隠された命令をPDFからスキャンします。
• 構造化フィードバック: 強み、弱み、改善提案を具体的なリスト形式で生成します。