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现有资料不足以给出具体数值。资料1只提供了定性描述，没有给出前沿 LLM 与 PremiseCheck 在 ReviewFact 上的准确率、成本的任何具体数字。资料中能确认的部分：

基准与框架：ReviewFact 是用于检测人类或 AI 审稿意见中对论文内容事实性误述的基准，PremiseCheck 是配套的检测框架1。
方法：让 LLM 将评论改写为显式前提，再用廉价判定模型逐条对照论文核验1。
覆盖领域：NLP、机器学习与自然科学三个领域1。
性能表述：以约一半成本达到前沿 LLM 的准确率1。这里的“约一半成本”和“达到前沿 LLM 的准确率”都是相对性、定性表述，未给出绝对数值（如准确率百分比、单条成本金额或 token 数）。

因此，准确率与成本的具体数值需查阅论文原文的实验结果表格，现有摘要资料无法支撑。

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行业

提出 ReviewFact 基准与 PremiseCheck 框架，用于检测人类或 AI 审稿意见中对论文内容的事实性误述。做法是让 LLM 将评论改写为显式前提，再用廉价判定模型逐条对照论文核验，在 NLP、机器学习与自然科学三个领域以约一半成本达到前沿 LLM 的准确率。

行业落地·arXiv cs.CL·5 天前