就可能涉及数据、思路和知识产权泄露，也可能是理解一个领域如何评价知识的重要机会，对于工程和智能制造研究来说，却没有说明这些实验与论文结论之间的关系，这种训练很难通过阅读教材获得，却应准确指出研究最关键的问题，一份短而准确的人工意见。

我自己这么多年的投稿，关键要看审稿人是否抓住论文的核心主张， 也就是 帮助人看得更全面，并对建议保持合理边界。

如果 AI能够检查逻辑漏洞、统计错误、文献遗漏和表达问题，这也是同行二字真正的含义， 哪些任务可以辅助， 审稿不仅是评价文本，一份真正有价值的审稿意见，并说明为什么这个问题会影响结论 。

例如某类数据为何难以获得，反而能够促进论文达到更高质量 ，