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RbtAct: Rebuttal as Supervision for Actionable Review Feedback Generation

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μ €μž

Sihong Wu, Yiling Ma, Yilun Zhao, Tiansheng Hu, Owen Jiang, Manasi Patwardhan, Arman Cohan

πŸ’‘ κ°œμš”

λ³Έ μ—°κ΅¬λŠ” AIκ°€ μƒμ„±ν•œ ν•™μˆ  λ…Όλ¬Έ 심사 λ³΄κ³ μ„œμ˜ 피상적이고 μ‹€ν–‰ λΆˆκ°€λŠ₯ν•œ λ¬Έμ œμ μ„ ν•΄κ²°ν•˜κΈ° μœ„ν•΄ λ°˜λ°•λ¬Έ(rebuttal)을 감독 μ‹ ν˜Έλ‘œ ν™œμš©ν•˜λŠ” RbtAct 방법둠을 μ œμ•ˆν•©λ‹ˆλ‹€. RbtActλŠ” λ…Όλ¬Έ 전체와 νŠΉμ • 관점(예: μ‹€ν—˜, μž‘μ„±)을 기반으둜 μ΄ˆμ μ„ 맞좘 κ°œλ³„ ν”Όλ“œλ°± 생성을 λͺ©ν‘œλ‘œ ν•˜λ©°, 이λ₯Ό μœ„ν•΄ κΈ°μ‘΄ λ°˜λ°•λ¬Έμ„ 톡해 μ–΄λ–€ λΉ„νŒμ— λŒ€ν•΄ μˆ˜μ •μ΄ μ΄λ£¨μ–΄μ‘ŒλŠ”μ§€ ν•™μŠ΅ν•˜μ—¬ μ‹€ν–‰ κ°€λŠ₯성을 λ†’μž…λ‹ˆλ‹€. μ‹€ν—˜ κ²°κ³Ό, μ œμ•ˆλœ 방법은 κΈ°μ‘΄ 기반 λͺ¨λΈλ³΄λ‹€ μ‹€ν–‰ κ°€λŠ₯μ„±κ³Ό ꡬ체성 μΈ‘λ©΄μ—μ„œ μƒλ‹Ήν•œ κ°œμ„ μ„ λ³΄μ˜€μŠ΅λ‹ˆλ‹€.

πŸ”‘ μ‹œμ‚¬μ  및 ν•œκ³„

β€’
AI 생성 ν•™μˆ  심사 λ³΄κ³ μ„œμ˜ 'μ‹€ν–‰ κ°€λŠ₯μ„±'을 높이기 μœ„ν•œ μƒˆλ‘œμš΄ μ ‘κ·Ό 방식을 μ œμ‹œν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
λ°˜λ°•λ¬Έμ„ 톡해 μ €μžμ˜ ν”Όλ“œλ°± 수용 μ—¬λΆ€λ₯Ό ν•™μŠ΅ν•˜μ—¬ 보닀 μ‹€μ§ˆμ μΈ ν”Όλ“œλ°± 생성을 κ°€λŠ₯ν•˜κ²Œ ν•©λ‹ˆλ‹€.
β€’
λŒ€κ·œλͺ¨μ˜ RMR-75K 데이터셋 ꡬ좕은 ν–₯ν›„ κ΄€λ ¨ 연ꡬ λ°œμ „μ— κΈ°μ—¬ν•  κ²ƒμž…λ‹ˆλ‹€.
β€’
아직 μ œμ•ˆλœ λͺ¨λΈμ˜ μž₯기적인 영ν–₯μ΄λ‚˜ λ³΅μž‘ν•˜κ³  닀측적인 λΉ„νŒμ— λŒ€ν•œ λŒ€μ‘ λŠ₯λ ₯에 λŒ€ν•œ 좔가적인 연ꡬ가 ν•„μš”ν•©λ‹ˆλ‹€.
πŸ‘
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