帖子作者结合自己用大语言模型辅助审稿、以及收到疑似高度依赖模型生成文本的评审经历，归纳出三类反复出现的问题：首先，模型很擅长罗列未被显式控制的变量，能围绕任何实验生成近乎无限的潜在混杂因素，例如在肥料A与肥料B影响树木生长的研究中追问降雨、草地分布、风、温度、土壤微生物等是否完全隔离；这些问题单独看似乎合乎逻辑，核心却在于它们是否足够重要、足够可能动摇论文结论，而模型往往不会做这种优先级判断，容易把轻微残余不确定性包装成严重方法缺陷。其次，与有经验审稿人通常应针对具体论文、目标、架构或学习关系提出可反驳意见不同，模型生成的评审常停留在研究领域层面，比如笼统声称某方法与“Transformer中的方法”差异不足，却不指出哪篇先前工作、哪些组件或机制真正重合，导致作者难以作出有针对性的回应。第三，模型还会因高层术语…
来源：Reddit（r/MachineLearning）
原始发布时间：2026年8月4日 17:03