論文の概要: ReviewRL: Towards Automated Scientific Review with RL
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10308v1
- Date: Thu, 14 Aug 2025 03:26:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.168677
- Title: ReviewRL: Towards Automated Scientific Review with RL
- Title（参考訳）: ReviewRL: RLによる自動科学レビューに向けて
- Authors: Sihang Zeng, Kai Tian, Kaiyan Zhang, Yuru wang, Junqi Gao, Runze Liu, Sa Yang, Jingxuan Li, Xinwei Long, Jiaheng Ma, Biqing Qi, Bowen Zhou,
- Abstract要約: 既存の自動レビューアプローチは、事実の正確性、評価の一貫性、分析の深さに苦慮している。
本稿では,総合的かつ現実的な科学的論文レビューを生成するための強化学習フレームワークであるReviewRLを紹介する。
提案手法は,(1)関連する科学的文献を取り入れたArXiv-MCP検索拡張コンテキスト生成パイプライン,(2)基礎的レビュー機能を確立する教師付き微調整,(3)複合報酬機能を備えた強化学習手法を組み合わせたものである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.43785996852824
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Peer review is essential for scientific progress but faces growing challenges due to increasing submission volumes and reviewer fatigue. Existing automated review approaches struggle with factual accuracy, rating consistency, and analytical depth, often generating superficial or generic feedback lacking the insights characteristic of high-quality human reviews. We introduce ReviewRL, a reinforcement learning framework for generating comprehensive and factually grounded scientific paper reviews. Our approach combines: (1) an ArXiv-MCP retrieval-augmented context generation pipeline that incorporates relevant scientific literature, (2) supervised fine-tuning that establishes foundational reviewing capabilities, and (3) a reinforcement learning procedure with a composite reward function that jointly enhances review quality and rating accuracy. Experiments on ICLR 2025 papers demonstrate that ReviewRL significantly outperforms existing methods across both rule-based metrics and model-based quality assessments. ReviewRL establishes a foundational framework for RL-driven automatic critique generation in scientific discovery, demonstrating promising potential for future development in this domain. The implementation of ReviewRL will be released at GitHub.
- Abstract（参考訳）: ピアレビューは科学的な進歩には不可欠であるが、提出量の増加とレビュアーの疲労による課題の増大に直面している。
既存の自動レビューアプローチは、事実の正確性、評価の整合性、分析的な深さに苦しむ。
本稿では,総合的かつ現実的な科学的論文レビューを生成するための強化学習フレームワークであるReviewRLを紹介する。
提案手法は,(1)関連する科学的文献を取り入れたArXiv-MCP検索拡張コンテキスト生成パイプライン,(2)基礎的レビュー機能を確立する教師付き微調整,(3)レビュー品質と評価精度を協調的に向上する複合報酬機能を備えた強化学習手法を組み合わせたものである。
ICLR 2025の論文の実験では、ReviewRLはルールベースのメトリクスとモデルベースの品質評価の両方で、既存のメソッドよりも大幅に優れています。
ReviewRLは、科学的発見におけるRL駆動の自動批評生成の基礎的枠組みを確立し、この領域の将来的な発展の可能性を示す。
ReviewRLの実装はGitHubでリリースされる予定だ。
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