无论是导师“刷屏”的一个个建议，还是期刊给回来的审稿意见，都能折磨得人头发狂掉。

　　都只需要描述一句话（直接粘贴导师的修改意见），AI 就能准确领会你的意图，并上手改动论文。

　　最关键的是，改动的地方 AI 还会给出解释，让你流利应对导师的“突击检查”：

　　这是 Meta AI 搞出来的最新协同语言模型PEER，要解决的就是 AI 会生成文章、却不会改文章的问题。

　　很棒的工作，如果 LLM 没有交互性，那终将成为一个死胡同。《银河系漫游指南》的作者一定会喜欢它的园林景观设计公司。

　　为此，Meta AI 的研究人员用4 个编解码器组成 PEER，每个编解码器干不同的活。

　　这几个编解码器并非独立工作园林景观设计公司，它们的作用是相辅相成的。例如，PEER-Undo 的出现，实际上就是为了加强 PEER-Edit 的编辑能力。

　　PEER-Edit 是 4 个编解码器中的核心骨干，它会在输入一段待修改文本和参考素材后，决定如何对文本进行编辑，并给出编辑结果。

　　但如果直接用待修改文本和参考素材训练 PEER-Edit，会发现它的编辑能力不稳定。

　　因此，需要用 PEER-Undo 来根据 PEER-Edit 的输出和素材，尽可能还原 PEER-Edit 编辑过的每个步骤，有点像是“帮对方捋顺编辑思路”。

　　这样一来，PEER-Edit 就会意识到“原来我打算这样编辑”，并借助 PEER-Undo 生成的结果，有意识加强训练效果。

　　其中，PEER-Explain 负责将最终编辑的结果“变成人话”；PEER-Document 则负责到网上收集修改用的素材（包括但不限于），给 PEER-Edit“打零工”。

　　4 个编解码器加在一起，就组成了一个既能与人沟通、了解修改意图，也能上手查找资料、编辑论文的协同语言模型 PEER。

　　从图中可见，PEER 系列的模型参数最高也就 110 亿左右，但在一些相关评估上都刷新了 SOTA。

　　从可以实现的效果来看，基本上能直接通过交互，让 AI 写出一段论文并修改：

　　例如“删掉没信源的表述”园林景观设计公司、以及“把步骤列出来”，这只 AI 都能准确理解并实现：

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