你还在为改论文发愁吗？新的AI可以帮你搞定，添加注释、检查错误、增删细节，一切都很好。修改论文有时比写论文更痛苦。无论是导师“刷屏”的建议，还是期刊返回的审稿意见，都可以让人头发掉光的折磨。好消息是，现在AI终于可以帮你批改试卷了。比如对论文中引用的一个算法/idea添加原始引用：或者修改文中的一些事实性错误：你只需要描述一句话（直接贴导师的修改意见），AI就可以准确理解你的意图，并开始更换纸张。最重要的是，AI会针对变化给出解释，让你可以流畅应对导师的“突击检查”：这是MetaAI开发的最新协作语言模型PEER。将更改文章的问题。△人均扑克高手（doge）一位博士生见状欣喜若狂：“未完成的博士论文解决了！”有网友表示：Greatjob，如果LLM没有交互性，最终会成为死胡同。《银河系漫游指南》的作者一定会喜欢的。那么，这个AI是怎么学会“换文章”的呢？用AI帮AI一步步“理顺思路”。以前，人工智能可以写论文，但不能改论文。主要有以下三个原因：①无法控制文章的细节，不知道改什么；②无法理解人的命令；③解释我不知道我生成了什么。为此，MetaAI的研究人员用4个编解码器组成了PEER，每个编解码器完成不同的工作。分别命名为PEER-Edit（统筹编辑）、PEER-Undo（还原编辑步骤）、PEER-Explain（解释编辑目的）、PEER-Document（收集资料）。这些编解码器并不是独立工作的，而是它们的功能相辅相成。比如PEER-Undo的出现，其实是为了加强PEER-Edit的编辑能力。PEER-Edit是四种编解码器的核心骨干。输入要修改的文本和参考资料后，将决定如何编辑文本并给出编辑结果。但是如果直接用待修改的文本和参考资料训练PEER-Edit，会发现其编辑能力不稳定。因此，需要根据PEER-Edit的输出和素材，使用PEER-Undo尽可能还原PEER-Edit编辑的每一步，有点像“帮对方理顺编辑思路””。这样，PEER-Edit就会意识到“我打算这样编辑”，并利用PEER-Undo产生的结果有意识地加强训练效果。除了PEER-Edit和PEER-Undo，PEER-Explain和PEER-Document的作用也比较容易理解。其中，PEER-Explain负责“将最终的编辑结果转化为人类语言”；PEER-Document负责在互联网上收集修改资料（包括但不限于维基百科），为PEER-Edit“打零工”。四种编解码器加在一起形成协作语言模型PEER，既可以与人交流，理解修改意图，又可以查找资料，编辑论文。该团队将其与其他模型的功能进行了比较。110亿参数实现SOTA具体来说，比较的模型包括一些基于T5（Text-to-TextTransferTransformer）的模型和一些具有1750亿参数的解码器模型（GPT-3）。从图中可以看出，PEER系列的模型参数高达110亿左右，但SOTA在一些相关评测中已经刷新。从可达到的效果来看，基本上是通过直接交互，让AI写论文修改：比如“删除无出处的语句”“列出步骤”，这个AI可以准确理解并实现:不过对于这种模式，也有网友提出了一个想法：如果让PEER去审PEER自己的文章，会怎么样？（手动狗头）论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.11663
