ICLR 2026中稿预测出炉：首次全流程模拟审稿，结果提前放榜

背景：同行评议是学术研究的关键环节，但其主观性和复杂性使其难以系统建模。现有研究多局限于评审意见生成或评分预测等局部任务。研究目的：为了揭示论文评审决策的整体动态机制，研究者提出了PaperDecision框架，旨在通过多智能体系统端到端地模拟学术评审流程，并对ICLR 2026的论文接收结果进行预测。结论：实验表明，该框架在ICLR 2025数据上预测准确率达81.92%。分析揭示了影响评审决策的关键因素，如审稿人专业度、作者回复质量和论文创新性。GPT系列模型擅长预测接收，Gemini系列模型擅长预测拒绝，但区分顶级论文仍是挑战。该研究旨在促进对科研评审逻辑的理解，助力公平、透明的学术评审体系建设。