Ablating Boundary and Perturbation Signals in Replayed Near-Threshold Automated Paper Self-Review Traces
Cet article démontre que, dans les systèmes automatisés d'auto-évaluation de documents, prédire si des décisions proches du seuil seront inversées sous l'effet d'une perturbation est efficacement réalisé par une simple ligne de base exploitant les distributions empiriques de décalage de score et les marges de décision, plutôt que par des modèles de frontière complexes et appris.