Consensus 通过 API 和 MCP 开放 Threads 证据综述功能
Consensus 将 consensus.app 上的 Research Agent 以 Threads 形式开放到 API 和 MCP，输入研究问题即可返回带引用、支撑引文和来源章节的证据综合，并可在同一线程中追问收窄问题。
Consensus官方
入选厂商自述重要性76入选理由：Consensus 把证据综述能力开放到 API 和 MCP，研究者可据此判断能否把文献评估接入自己的筛选流程。
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同行评审 最新动态
AI 与同行评审：AI 审稿工具、期刊和会议的 AI 审稿规定、AI 生成审稿意见的争议与研究。
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更新
同行评审的入选报道
ReviewerZero 接入 Silverchair Universe，在 ScholarOne Manuscripts 中覆盖投稿到返修的诚信检查
Silverchair 宣布与 ReviewerZero 合作，将科研诚信检查接入 ScholarOne Manuscripts 的投稿、邀请审稿人、审稿报告提交和返修四个环节，该集成现已向使用 ScholarOne Manuscripts 的出版商开放。
Silverchair官方入选可用产品重要性71入选理由：同行评审环节的诚信筛查被接入 ScholarOne 工作流，编辑可在投稿、邀请审稿人、审稿报告和返修四个节点看到证据。
欧盟委员会更新 ERA 生成式 AI 负责任使用指南，新增智能体 AI 与评审规范
欧盟委员会发布 ERA《生成式 AI 负责任使用指南》更新版，这是该指南自首版以来最全面的一次修订。新版新增针对智能体 AI 的指导，并细化了 AI 用于同行评审和资助申请评审的规范，回应了智能体工具自主性增强带来的监督、问责与可靠性问题。指南仍以问责、透明、责任等科研诚信原则为核心，首版发布于 2024 年，上一次修订在 2026 年 5 月，由欧洲研究区各国与利益相关方共同参与并保持开放反馈。
欧盟委员会 Research & Innovation官方入选证据待确认重要性62入选理由：欧盟委员会更新生成式 AI 负责任使用指南，新增智能体 AI 与基金评审环节的规范，研究者与资助机构可据此调整使用边界。
Google 发布 Deep Review，面向全球开放技术文档自动评审
Google 公开发布智能体系统 Deep Review，对复杂文档提供技术验证与反馈，最初面向计算机科学论文分析，现已扩展到法律、金融等领域。每位用户每周可免费获得两次文档评审，也可接入 Gemini API key 提高用量并通过 Deep Review API 做程序化集成，目前支持 PDF 和纯文本输入。
Google Research Blog官方入选证据待确认重要性83入选理由：Google 把预投稿反馈工具 PAT 升级为面向全球开放的 Deep Review，研究者可据此判断自动评审能否补上人工验证的缺口。
F1000 与 Wellcome Sanger Institute 推出半自动化流程，将基因组笔记月出版量从约 30 篇提升至 200 篇
F1000 与 Wellcome Sanger Institute 为 Wellcome Open Research 开发了一套半自动化出版流程，目标是把 Tree of Life 项目的基因组笔记出版量从每月约 30 篇提升至 200 篇。
Taylor & Francis官方入选证据待确认重要性62入选理由：F1000 与 Wellcome Sanger Institute 的基因组笔记工作流把计算机辅助审查与发表后同行评审结合，为大规模数据论文的出版与索引提供了可参照的流程。
研究：GPT-4o 审稿能判断论文对错，但判断不了重要性
一项预印本研究让 GPT-4o 审阅 2024 年 AFA 年会和 NBER 金融会议上的 280 篇论文，再对照其两年内是否发表于 Journal of Finance、Journal of Financial Economics、Review of Financial Studies。
arXiv 关键词查询 · AI 科学家/同行评审/文献入选预印本重要性78入选理由：用 2024 年 AFA 与 NBER 会议论文对照两年内顶刊发表结果，量化了大模型审稿在哪些维度上有信息、哪些没有。
SciSpace 在 Advanced 和 Max 套餐推出不限量智能体使用
SciSpace 宣布在 Advanced 和 Max 套餐推出不限量智能体使用，用户不必再按用量额度规划每一步操作。官方说明中，智能体可并行执行任务，例如一个智能体探索研究问题、另一个核查现有稿件的引用、第三个根据已有发现准备演示文稿。平台还提供 Citation Verifier，用于检查来源是否支持文中的论断，用户审核证据与建议后可让智能体按批准的修改更新报告。
SciSpace官方入选证据待确认重要性62入选理由：SciSpace 把智能体用量改为不限量，研究者可据此判断多任务并行与引用核查流程是否值得纳入日常工作。
ICML 2026 随机实验与调查：LLM 在同行评审中的使用与影响
微软研究院等机构的研究者在 ICML 2026 上开展随机实验与匿名调查，涉及 24,661 篇投稿和 17,886 名评审人。随机分配保守政策（禁止使用 LLM）或宽松政策（允许有限辅助）后，两种政策对最终论文决定、论文评分和评审人信心的影响接近于零，宽松政策下的评审意见长 5.5%–7.7%。
arXiv 关键词查询 · AI 科学家/同行评审/文献入选厂商自述重要性78入选理由：ICML 2026 的随机实验与匿名调查给出了 LLM 使用政策对评审结果的实际影响，以及评审者违规使用的比例，可供会议和期刊制定政策时参考。
Springer Nature 更新 AI 编辑政策，按使用风险分级并要求披露
Springer Nature 更新 AI 编辑政策与配套指南，面向作者、审稿人和编辑，不再只问是否使用 AI，而是评估使用方式、潜在影响、风险程度和人工监督是否到位。语言润色、数据清理、整理意见等低风险用法与提出方法、识别数据模式、协助解读结果等需更多评估和披露的用法被区分开；用 AI 生成结论或把同行评审交给 AI 工具仍不被允许。政策将定期复审，以对齐新进展、法规和出版实践。
Springer Nature官方入选官方文件重要性63入选理由：新框架把 AI 使用按风险分级，并明确不得用 AI 生成结论或代做同行评审，作者、审稿人和编辑可据此判断哪些用法需要披露。
Amazon Science 提出依赖感知的 LLM 评审标签聚合方法，在 ICML 报告三项任务准确率提升
Amazon Science 在 ICML 发表论文《Dependence-aware label aggregation for LLM-as-a-judge via Ising models》，用 Ising 模型刻画多个 LLM 评审之间的成对依赖，在无人工参考标签的情况下同时估计评审可靠性与相似度，再据此调整聚合分数。
Amazon Science官方入选厂商自述重要性62入选理由：对用多个 LLM 评审做评测的团队，这篇论文给出把评审间相关性纳入聚合的方法，并附三项任务的对比数据。
Taylor & Francis 与筑波大学扩大 Japan Institutional Gateway，向全日本研究者开放投稿
Taylor & Francis 与筑波大学签署 MOU，将双方共同运营的 Japan Institutional Gateway（JIG）出版平台通过新设的 All Japanese University Area（AJUA）向全日本大学和研究机构的研究者开放投稿，此前投稿资格仅限筑波大学及其协赞机构。
Taylor & Francis官方入选证据待确认重要性62入选理由：日本机构出版平台把投稿资格从一所大学扩至全国，并允许日语论文进入 Scopus 等国际数据库，学术服务从业者可据此判断区域出版格局的变化。