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玻尔审稿助手上线:面向全学科科研的专业AI审稿系统

玻尔审稿助手上线:面向全学科科研的专业AI审稿系统 北京科学智能研究院AISI
2026-08-14
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导读:持续围绕科研评价体系开展创新探索。


论文审稿与投稿前自查,常常卡在创新性判断、文献核验、图表附件核查和跨领域审读。玻尔审稿助手连接2亿篇真实文献库与大知识模型,支持审稿人与投稿人双视角评审、参考文献核查、多模态读图、附件审核与即时对话,让每一份审稿意见都更清楚、更可追溯。


“这篇论文的创新点,真的没人做过吗?”

“图表和附件里,是否藏着被忽略的关键问题?”

“面对不熟悉的研究领域,如何判断这部分内容是否可靠?”

无论是投稿前自查还是进行学术审稿,考验的不只是“读完一篇论文”,研究者还要在有限时间内在多篇参考文献内容中比对主要观点和依据、检查图表与原始附件中是否有遗漏或错误信息,并将稿件或意见写得准确清楚。

今天,北京科学智能研究院联合深势科技正式发布玻尔审稿助手,为这一过程提供一套可追溯的辅助工作流。

这不仅是AI工具,更是一次对“科研评价体系”的微观实践——让审稿意见回到证据本身,回到可验证、可追溯的学术规范。

北京科学智能研究院(AISI)成立于2021年9月,是国际上首个以“AI for Science”命名的科研机构,致力于建设引领世界的AI for Science基础设施体系,推动科学研究从“作坊模式”走向“平台模式”。作为第三方中立的科技评价机构,北京科学智能研究院持续围绕科研评价体系开展创新探索。

体验入口:https://www.bohrium.com/review/


01 玻尔审稿助手:你的信息溯源好帮手

玻尔审稿助手由北京科学智能研究院联合深势科技推出,聚焦审稿环节的证据定位与信息核验,为研究者更快形成可追溯的专业判断提供支持。

其核心能力在于:面向全学科科研人员,连接2亿篇真实文献库与大知识模型(Large Knowledge Model,LKM),从投稿人与审稿人两个视角分析论文,为审稿意见的形成提供可溯源的文献线索和结构化报告。

具体在上传论文草稿及相关支撑材料后,用户可获得包含稿件概述、主要贡献、重要意见、次要意见和总结的结构化报告,并可围绕具体问题继续讨论和修改。


痛点一:审稿意见如何站得住?原文锚点与支撑文献逐条对应

一条有价值的审稿意见,需要回答三个问题:问题出在哪里,为什么构成问题,作者可以如何修改。清晰的证据链让讨论更聚焦,也让意见经得起追问。

玻尔审稿助手按重要意见和次要意见组织评审结果,并将意见关联至论文原文锚点用户可以查看问题说明与支撑文献,也可以围绕单条意见继续对话、编辑或删除。


痛点二:创新性如何客观判断?2亿篇文献帮助拓展研究视野


创新性判断的难点,在于识别相似工作,更在于厘清既有研究与同期竞争工作之间的关系。个人阅读范围有限,关键关联研究容易被遗漏。


玻尔审稿助手连接2亿篇真实文献库与大知识模型,围绕论文核心贡献检索并比对相关工作,为创新性判断补充可追溯的文献线索,支持其形成独立的创新性判断。


创新性判断不再只依赖个人阅读边界,而有更广泛的文献证据可供核查。

痛点三:参考文献逐条核对太耗时?关键信息集中呈现


逐条核对参考文献,耗时之处在于确认引用是否真实、书目信息是否准确、论点与证据是否匹配。


玻尔审稿助手把分散的核对工作集中起来:自动识别标题、作者、年份、DOI 等信息中需要确认的项目,并给出原因说明,帮助用户优先处理可能影响论文质量的关键引用。

把逐条翻查变成集中核验,让需要确认的引用问题更快浮出水面。


痛点四:图表与附件容易被忽略?多模态信息一并纳入评审


图表和支撑材料承载着关键证据,却最容易在快速审稿中被一眼带过。


玻尔审稿助手通过多模态理解能力,将论文中的图表、附件数据一并纳入评审,并提示需要进一步核查的内容。



痛点五:报告如何持续打磨?边聊边改,形成可用版本


一份高质量的稿件或者审稿报告需要精雕细琢:审稿人要调整结论和意见,投稿人也要围绕问题继续讨论、反复修改。


玻尔审稿助手让报告可以边聊边改:审稿人可调整评审结论、编辑具体意见;投稿人也可围绕报告继续讨论论文问题,明确后续修改方向。定稿后,报告还支持分享,并可导出为 PDF、Word 或 Markdown 格式。并支持后续跳转写作助手进一步修改稿件原文。



    02 玻尔审稿助手准确度如何?两组基准测试验证审稿能力

      为评估玻尔审稿助手在实际审稿任务中的表现,开发团队从审稿意见质量与客观错误发现两个维度开展测试。


      与真实审稿关注点的吻合程度。Peer Review Bench 收录 77 篇论文及其真实审稿意见,用于考察 AI 审稿系统能否发现人类审稿人实际关注的问题。HPR 综合衡量系统意见与真实审稿意见的吻合程度:一方面考察提出的问题是否准确,另一方面考察关键问题是否被充分覆盖。玻尔审稿助手(Bohrium SolidReview)的 HPR 达到 80.0%,在图示对照系统中最高;次高为 CMU Paper Reviewer(GPT-5.4,每篇最多输出 15 条意见)的 58.6%。这意味着,玻尔审稿助手提出的问题与真实审稿关注点具有更高的一致性,同时保持了较好的问题覆盖度。


      准确识别论文中的已知客观错误。采用 SPOT 基准的数学与计算机科学子集进行测试,SPOT 由 OneLineAI、KAIST AI、MIT 等机构联合发布,收录曾因勘误或撤稿而确认存在重要错误的已发表论文;本次使用的子集包含 26 篇论文中的 29 个公式或证明错误。玻尔审稿助手识别出 29/29 个,Recall率为100.0%;Google Research 发布的 Paper Assistant Tool(PAT)、Codex的Recall率分别为89.7%、89.3% 。


      在两组测试中,玻尔审稿助手同时展现出对真实审稿关注点的较高覆盖度,以及对已知客观错误的识别能力。它为研究者提供的是可回到原文、可结合文献进一步核查的评审线索,帮助后续讨论与修改更聚焦、更有依据。

      图片

      03 快来体验试用玻尔审稿助手
      谁适合使用审稿助手?

      • 期刊编辑需要在送审前快速了解稿件主题、初步判断研究完整性,并辅助组织编辑决策所需信息的编辑人员。


      • 论文审稿人:需要快速完成初步评估、文献核查和审稿意见组织的研究者。


      • 准备投稿的作者:希望在提交前检查研究逻辑、引用、图表和表达问题的科研人员。


      立即体验

      官方网址:https://www.bohrium.com/review/


      上传论文草稿与附件,选择审稿人或投稿人视角,补充目标期刊或关注方向,即可启动评审。结构化报告生成后,你还可以继续讨论、核查和修改。


      欢迎体验玻尔审稿助手,让每一份稿件或意见都更有依据。

      联系与合作

      联系邮箱support@bohrium.com

      说明:审稿助手可以按照投稿人和审稿人视角提供论文评估和修改建议,实际使用需要严格遵守相关杂志社具体要求和规范。


      - End -

      (如需转载图文请与公众号后台联系)

      关于AISI
      北京科学智能研究院(AI for Science Institute,Beijing,以下简称AISI)成立于2021年9月,致力于将人工智能技术与科学研究相结合,加速不同科学领域的发展和突破,推动科学研究范式的革新,建设引领世界的「AI for Science」基础设施体系。
      AISI的研究人员来自国内外顶尖高校、科研机构和科技企业,共同聚焦物理建模、数算法、人工智能、高性能计算等交叉领域的核心问题。

      AISI致力于创造思想碰撞的学术环境,鼓励自由探索和跨界合作,共同探索人工智能与科学研究结合的新可能。

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      北京科学智能研究院AISI
      北京科学智能研究院(AI for Science Institute,Beijing,简称AISI)致力于将人工智能技术与科学研究相结合,推动科学研究范式的革新,建设AI for Science基础设施体系,推动走向“平台科研”新阶段。
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