摘要：AI生成的论文越来越多，水文也越来越多，甚至已经让不少顶会、期刊的审稿人头大。靠人工一篇篇审，真忙不过来。

AI生成的论文越来越多，水文也越来越多，甚至已经让不少顶会、期刊的审稿人头大。靠人工一篇篇审，真忙不过来。

西湖大学自然语言处理实验室最近就给学界扔下了一个重磅炸弹，AI审稿人系统DeepReview，还有一个专门归档AI论文的AiraXiv平台。

这俩东西，怎么看都不像简单的数字化升级，更像是把AI送上了学术“门神”的位置。今天就来拆解一下，这场AI搅动学术圈的风暴，到底意味着什么。

AI论文爆炸式增长，水文“鱼龙混杂”，成了学术界的心头大患。2024年、2025年，AI生成内容的论文投稿量急剧上升，传统的人工审稿流程已经明显“消化不良”。

一篇篇“AI水文”混进期刊、会议，靠着花哨的包装、复杂的模型名词，抢走了本该属于高质量研究的有限版面。

审稿人苦不堪言，筛出高质量成果越来越难，真正做实事的学者时间全被“水文”占了。

AiraXiv——AI生成学术成果的开放平台。

说白了，就是专门给AI论文一个独立的“展览区”，让AI生成的内容自成一池，和传统人工论文分开归档和评审。这既方便了AI论文的展示，也大大减轻了主流学术圈的负担。

AiraXiv支持一键上传、几分钟快速审稿，还能自动生成关键词和内容总结，优秀论文会被系统“Spotlight”推荐。

最关键的是，AiraXiv和arXiv可以无缝对接，输入arXiv ID就能直接看原文和AI审稿意见，这极大提升了学者获取和筛选AI论文的效率。

DeepReview：AI审稿人上岗，专家级思考链“分钟级”出结果

AiraXiv只是入口，真正的秘密武器，是DeepReview。这套系统本质上是一个多阶段、结构化的AI审稿流程，号称“能模拟人类专家的思考链”。

DeepReview的审稿分三步：

创新性验证：自动检索、比对文献，判断论文的新意和引用准确性，直接怼水文的“炒冷饭”行为。

多维度评估：从合理性、表达、贡献等角度，模拟多个专家的综合意见，结构化输出“优缺点”。

可靠性验证：逻辑一致性、结论合理性全面推敲，杜绝AI常见的“幻觉式”胡说八道。

更厉害的是，DeepReview不光能指出论文的“Strengths & Weaknesses”，还能像老学者一样，给出具体、建设性的修改建议。

而且，整个流程只需几分钟，把人类审稿要花数周甚至数月的工作量，压缩到极致。

AI审稿的现实意义：水文清零，专家解放

最直观的好处，就是能大批量过滤AI水文，把人类专家从无聊的“初筛”里解放出来，让他们可以专注于真正有创造性的工作。

同时，DeepReview的结构化、多维度反馈，也让论文作者一目了然地看到自己工作的“短板”和改进方向，避免了传统审稿“只给一两句模糊评价”的敷衍。

对于整个学术界，这是一场效率革命，AI帮你扫地，专家帮你点灯，各司其职，科研生态更健康。

AiraXiv和DeepReview的出现，可能只是AI参与学术创新的冰山一角。

未来，不只是计算机科学，AI审稿、AI选题、AI实验设计，可能还会扩展到更多学科。人类研究者会越来越聚焦于“想问题”“破新题”，而把更多机械、重复、筛选性的工作交给AI。

当然，AI参与科研，绝不等于“机器替代人类”，而是让科研生态分工更加合理。

AiraXiv、DeepReview的实践，显示出中国学术界在AI+科研领域的国际竞争力，也为全球学术界的效率升级提供了可行样本。

这场变革背后，是西湖大学自然语言处理实验室（WestlakeNLP），2018年成立，张岳教授领衔。

张岳毕业于牛津大学，是国内NLP领域的头部专家，著有《自然语言处理》一书，还担任过EMNLP等顶级会议的程序委员会主席。

实验室专注于语言模型推理、通用人工智能、AI科学家发展等方向，目标是让AI真正参与并加速科学发现。

AI审稿已来，水文再难滥竽充数。AiraXiv和DeepReview为AI学术生态提供了一个全新范本，也为全球学术界的效率升级、生态优化，点亮了新方向。

未来已来，AI审稿人已坐镇大门，科研江湖真要变天了。

来源：冷法有情