关于智能审稿机器人实践课的实用性问题讨论！--林希老师 #747

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11735802362cs · 2025-06-06T16:19:37+08:00

11735802362cs commented

2025-06-06 16:19:37 +08:00

花了几天时间和精力研究这个项目，结果发现这个项目几乎没有实用参考价值！建议教研室，重新审查这个项目的授课价值！！！

阅读了本项目代码：发现源代码chat_reviewer.py只是简单实现了遍历每篇论文，提取标题、摘要、引言、结论的关键内容给大模型，然后根据用户的提示器模版promt，生成固定格式的审稿意见文本，与我当初理解的大相径庭！感觉这个项目像是个玩具，没有什么实际使用价值！而chat_response.py，所谓的交互和兴趣点分析响应，只是把chat_reviewer生成的简短审稿意见，补充几个固定问题和promt 再次发给大模型！这有什么意义??？比如：我对论文中某一个技术点进行展开讨论，模型根本不知道这个技术点在论文的哪里？模型只知道回答本论文的概述总结！！！

如果具备一点使用参考价值：至少应该将论文的知识结构解析并理解（向量语义），分类存储到知识空间中，然后根据用户需求在进行二次分析！

花了几天时间和精力研究这个项目，结果发现这个项目几乎没有实用参考价值！建议教研室，重新审查这个项目的授课价值！！！阅读了本项目代码：发现源代码chat_reviewer.py只是简单实现了遍历每篇论文，提取标题、摘要、引言、结论的关键内容给大模型，然后根据用户的提示器模版promt，生成固定格式的审稿意见文本，与我当初理解的大相径庭！感觉这个项目像是个玩具，没有什么实际使用价值！而chat_response.py，所谓的交互和兴趣点分析响应，只是把chat_reviewer生成的简短审稿意见，补充几个固定问题和promt 再次发给大模型！这有什么意义??？比如：我对论文中某一个技术点进行展开讨论，模型根本不知道这个技术点在论文的哪里？模型只知道回答本论文的概述总结！！！如果具备一点使用参考价值：至少应该将论文的知识结构解析并理解（向量语义），分类存储到知识空间中，然后根据用户需求在进行二次分析！

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2025-06-06 16:20:32 +08:00

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