NeuroDong/Ai-Review

해결하는 문제

연구자들은 제출 전 논문의 강점과 약점을 파악하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Ai-Review는 구조화된 피드백을 자동으로 제공하고, 그림과 레이아웃의 품질을 평가하며, 동일 분야의 다른 논문들과 비교해 논문의 경쟁력을 판단할 수 있는 방법을 제공합니다.

작동 방식

이 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)과 시각-언어 모델(VLM)을 결합하여 PDF, LaTeX, 또는 Word 형식의 논문을 분석합니다. 체인 오브 쓰ought, 희소 샘플, 역 프롬프트 기법과 같은 고급 프롬프트 엔지니어링 기술을 활용해 세부적인 리뷰를 생성합니다. 시각적 분석을 위해 페이지 스크린샷을 캡처하여 레이아웃과 이미지 미학을 평가합니다. 또한 PDF 내에 숨겨진 프롬프트 인젝션 공격을 탐지하는 전용 도구를 포함하여 리뷰의 무결성을 보장합니다.

대상 사용자

과학 논문의 품질과 수용 가능성을 높이고자 하는 학계 연구자 및 저자.

주요 기능

• 상대 순위: 목표 회의(예: ICLR, NeurIPS)의 논문 풀과 비교하여 논문의 경쟁력을 순위 매깁니다.
• VLM 기반 리뷰: 시각 모델을 사용해 그림, 수식, 전체 페이지 레이아웃을 분석합니다.
• 에이전트 통합: Cursor와 같은 에이전트 플랫폼에 "스킬"로 설치 가능하여 채팅 내에서 직접 파일을 리뷰할 수 있습니다.
• 프롬프트 인젝션 탐지: AI 리뷰어를 조작하려는 목적의 숨겨진 명령을 PDF에서 스캔합니다.
• 구조화된 피드백: 강점, 약점, 개선 제안을 구체적인 목록 형태로 생성합니다.