CheckSupport：基于本地大语言模型的自动化论文提交检查清单选择与完成工具
数字图书馆
2026-05-19 v1 人工智能
机器学习
摘要
透明和标准化的报告对于可重复的科学研究至关重要，但由于手动选择和完成检查清单的工作量大，报告准则的遵循仍不一致。我们提出CheckSupport，一个开源且可本地部署的系统，使用大语言模型自动推荐报告检查清单并在科学论文上实现检查清单的证据驱动式完成。CheckSupport采用分阶段提示策略，将报告工作流程分解为受限的推理任务，优先保证忠实抽取而非生成式文本合成。所有推理都在本地执行，利用指令微调模型，保留数据隐私并实现可重复、可审计的工作流程。在一组同行评审论文上进行评估，CheckSupport实现了90%的检查清单推荐整体准确率和88%的项目级别完成整体准确率，仅使用CPU硬件即可运行。平均而言，每个论文的 wall-clock 时间为12.5秒，包括检查清单推荐和完整检查清单的完成。这些结果表明，当大语言模型作为结构化推理组件应用时，可以减少报告负担，并支持跨学科更透明和可重复的科学报告。
引用
@article{arxiv.2605.16377,
title = {CheckSupport: A Local LLM-Powered Tool for Automated Manuscript Submission Checklist Selection and Completion},
author = {Satvik Tripathi and Don Enwerem and Kevin Song and Kristian Quevada and Jacinta Arnold and Tessa S. Cook},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16377},
year = {2026}
}