PHD：用事后证据蒸馏学习研究者个体科研品味

Fan 等在 arXiv 发布论文，提出 Privileged Hindsight Distillation（PHD），把个体科学品味建模为从基于证据的评估结果到相对偏好的研究者特定映射，并对研究方向提案做个性化排序。该方法训练时利用后续出现的科学证据改进提案时点的标准评估与群体映射，推理时仅使用提案时可见的信息。论文称评估主要在量子研究场景进行，因该领域缺乏结构化公开评审，故以成对提案比较作为观察个体品味的直接接口；据作者称，每位研究者仅需 15 次成对比较即可捕捉明显不同的偏好，包括同一对研究方向在不同评估标准间权衡时的相反偏好，互动研究中的个性化排序也与后续用户参与度相关。以上为论文声称的结果，基于论文摘要。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。