PaperScorer：论文被接收在多大程度上可预测？

研究团队提出 PaperScorer 模型家族，在去除作者身份与格式捷径后仅凭论文文本或页面截图直接预测同行评审的接受或拒绝决定。视觉模型表现最佳，在 ICLR 论文上取得 68% 准确率并在 arXiv 机器学习论文上达到 77%，超过纯文本和前沿推理模型。模型对评分极高与极低的论文预测最准确，中间分数段则保持不可预测，展示了单篇论文自身承载的审稿决策信号。