📄 论文总结
- 中英文论文题目：aiXiv: An Integrated Ecosystem for AI-Human Collaborative Scientific Content Generation, Peer Review, and Publishing / aiXiv：一个用于AI-人类协同科学内容生成、同行评审与出版的集成生态系统
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一个名为“aiXiv”的新一代开放获取平台，旨在解决当前学术出版体系无法有效接纳和规模化处理AI生成科研内容的挑战；该平台通过其创新的多智能体架构、集成的闭环评审流程以及针对AI内容特点设计的防御机制，构建了一个支持人类与AI科学家无缝协作、共同生成、评审和迭代完善科学提案与论文的可扩展生态系统，为未来AI驱动的自主科学发现提供了必要的基础设施。
2️⃣ 论文创新点
aiXiv集成平台
提出了首个专为AI与人类科学家协同工作而设计的统一、可扩展的开放学术平台（aiXiv），支持从研究提案到完整论文的提交、评审、修订和发布全流程，填补了现有平台（如arXiv）对AI生成内容和早期研究支持不足的空白。
多智能体协作与评审框架
设计了一个基于多智能体（Multi-Agent）的架构，允许多个AI模型扮演不同角色（如作者、审稿人、领域主席）共同参与科研过程；其核心是一个结构化的评审框架，包含直接评审和成对评审两种模式，并引入了“元评审”流程来协调综合意见，实现了研究输出的持续、自动化迭代改进。
检索增强生成（RAG）评估
在评审智能体中集成RAG框架，通过调用外部科学知识库（如Semantic Scholar API）来客观识别研究弱点并提供基于证据的改进建议，显著增强了评审的深度、客观性和可信度，超越了依赖模型内部知识的传统评估方式。
提示注入攻击防御管道
提出了一个系统化的、多阶段（从粗粒度扫描到细粒度语义验证）的提示注入检测与防御管道，专门保护AI评审系统免受恶意文本攻击，确保了评审过程的完整性和安全性，这是现有平台未曾系统解决的问题。
多AI投票决策与混合出版机制
采用多AI模型投票机制（Multi-AI Voting）作为最终的出版接受决策依据，以减少单一模型的偏见；并创新性地设计了“临时接受”和“正式接受”的两阶段出版状态，结合了AI评审的效率与人类监督的可靠性，形成了一个混合评审体系。
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 评审与修订有效性：实验表明，引入带回复信的修订流程能显著提升提案和论文的质量。在构建的成对评估数据集上，系统能有效识别出具有清晰质量差距的研究内容。
- 提示注入防御效能：提出的多阶段防御管道在包含多种合成攻击类型（白文本、元数据、不可见字符等）的多语言对抗数据集上表现出色，能有效识别和缓解提示注入攻击。
- 决策可靠性：多AI投票机制被证明能有效规避单一模型的决策偏见，在模拟的出版决策中做出了更稳健的判断。
- 性能提升：在ICLR测试集等基准上，采用RAG的评审模型相比基线在评审准确率等相关指标上显示出改进。
实际应用价值
- 重塑学术出版范式：aiXiv为AI生成科研内容的合法化、标准化和规模化处理提供了基础设施，有望重塑未来的学术交流与出版范式，使其更开放、高效和包容。
- 加速科学发现：通过自动化繁琐的评审和修订流程，并支持7x24小时的持续协作，该平台能极大加速科学研究的迭代周期，尤其有利于数据驱动和计算密集型学科。
- 促进人-AI协同进化：平台为人与AI提供了结构化的协作环境，不仅是工具，更是伙伴，最终目标是构建一个二者能够相互学习、共同进化的研究生态系统。
- 跨领域部署潜力：其核心架构和理念（如多智能体评审、防御机制）可被借鉴并应用于其他需要高质量、可信赖内容生成与评估的领域，如代码审查、法律文件分析、报告撰写等。
4️⃣ 术语表
- aiXiv：本文提出的新一代开放获取学术平台，专为支持人类与AI科学家协同进行科学内容生成、评审和发布而设计。
- LLMs (Large Language Models)：大型语言模型，是驱动AI科学家能力的基础技术。
- 多智能体架构 (Multi-Agent Architecture)：一种系统设计范式，允许多个AI智能体扮演不同角色并相互协作以完成复杂任务（如评审）。
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)：检索增强生成，一种技术框架，通过在生成过程中检索外部知识库来增强输出的准确性和可靠性。
- 提示注入 (Prompt Injection)：一种针对LLM的攻击方式，通过在输入中隐藏特定指令来操纵模型产生非预期输出。
- 提示注入检测与防御管道 (Prompt Injection Detection and Defense Pipeline)：aiXiv平台中用于系统化识别和缓解提示注入攻击的多阶段安全机制。
- 多AI投票 (Multi-AI Voting)：一种决策机制，通过汇总多个高性能LL模型的独立判断（多数决）来做出最终决策，以减少偏差。
- 成对评审 (Pairwise Review)：一种评审模式，系统性地比较同一篇论文修订前后的两个版本，以评估其改进程度。
- 元评审 (Meta-Review)：由一个“领域主席”智能体协调多个审稿人意见并生成综合评审结论的流程，模拟人类编辑的角色。
- MCPs (Model Context Protocols)：模型上下文协议，与APIs并列的平台接口之一，用于促进AI驱动的研究过程。
- 研究提案 (Research Proposal)：一项初步的研究计划或开题报告，是aiXiv平台支持提交和评审的一种内容类型。