PaperScorer：论文接收结果的可预测性研究

PaperScorer 模型族通过提取文本或页面截图预测论文接收结果，在去除作者身份和排版捷径后完成训练。视觉模型预测表现最佳，在 ICLR 和 arXiv 机器学习论文上的准确率分别达 68% 和 77%，超越纯文本与前沿 reasoning models。该模型在评分最高和最低的论文上表现最强，中间评分论文仍难以预测，且置信度经过校准。