研究：LLM评审金融论文可预测发表但难判重要性

Hai Lu、Yichen Luo、Luping Yu在arXiv论文（2610.18435）中研究大语言模型能否承担金融与会计论文的同行评审：GPT-4o（训练数据截止于2024年会议季之前）评审了2024年AFA和NBER金融会议论文，发现模型评分高一个标准差的论文，在控制作者声誉后，未来两年发表于前三大金融期刊的可能性高44%；作者称结果不受前视偏差影响，因为模型并未记住这些发表结果。 研究同时发现分化：模型对论文正确性和表达的判断包含相关信息，但对原创性和重要性的判断不包含相关信息；作者称这一分化在会计论文和更新的模型GPT-5上同样成立。以上结论基于论文摘要，为作者声称的研究结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。