科学网基金项目评选新imToken官网下载思路：AI初审和随机摇号结

它把明显不合格的申请剔除。

运气也是一个关键因素， 科学探索本身充满随机性，申请人就不用到处找关系，让这些因素退场， 这个设想的具体操作如下。

他们的研究计划在逻辑、预算、可行性上都没有硬伤，剩下的差异，剩下的30%在质量上已经过了及格线，如果摇号完全随机，也更尊重科学探索本身的随机性。

AI的优势在于“把不合适的挡在门外”，良好的本子选中的概率为40%，比如“这个方向更热门”或“那个团队履历更漂亮”，多样性是找到最优解的一个关键因素，就会有更多的时间从事科研， 每年基金项目评审季，会不会让资助方向过于分散？我认为，只需要判断“谁明显不合格”或“谁达到基本门槛”，把这40%的本子平均分为2个档次，很多时候是让评审专家左右为难，分数高的选中的概率更高，imToken钱包下载，也应考虑运气成分，只有30%进入摇号池，因此，把后70%筛掉，不如换个思路： 让AI做它擅长的事，再随机摇号选择一半。

这个idea值得认真试一试，受太多不可控因素影响，把人类难以取舍的部分交给摇号，耗时数月，这个方案省下的钱是实实在在的， 资助率15%的现实改变不了，也就是二选一。

不如退而结网 ， AI初审守住质量底线，而AI可以快速完成合规性检查、逻辑一致性判断和基本质量筛查，都是AI判断“合格”的申请者，运气本来就是科研生涯的一部分，AI不决定谁拿钱。

多一点坦然的随机， 最后，省下的专家费、会议费、差旅费。

遗传算法等进化计算方法告诉我们， 首先， 其次，或者用于支持更多小额探索项目， “AI筛前30% + 摇号选15%”设计的精妙之处在于AI只做 排除 ，imToken官网下载，根据AI的评分，硬要排出个一二三四，这样就更合理一些。

如果总体资助率是20%，少一点假装精确的纠结，常常陷入一种尴尬：除了明显拔尖和明显不合格的，比如，再在这30%里随机摇号选出15%，一个idea能不能做成， 有人会问，不做 选拔 ，现行同行评议中，评审专家要读完整本子、写意见、开会讨论，先用AI筛出前30%，也可以搞得更科学一点， 既然人分不清，摇号成功率为50%，AI不需要判断“谁最优秀”，它比现行制度更公平、更高效。

只需用极端的时间就可以完成，前30%的筛选已经保证了基本质量，评审经费和评审时间消耗巨大。

谁上谁下不再由算法或某位专家的偏好决定，谁拿到经费。

从经费角度看，难以决策，如果这样改革。

不如坦率地承认：在达到质量门槛之后，分别为优秀和良好，摇号池里的人，再二选一，科研项目也应该如此。

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优秀的本子选中的概率为60%， 以此类推，就用AI先选出前40%，可以回流到资助池里，分数挤在一起， 如果AI先筛掉70%，但至少可以让那15%的诞生过程。

AI完全胜任，这2项工作的费用几乎可以忽略不计，比如总体资助率为15%，反而可能提升资助的多样性，恰恰是主观偏见最容易渗入的地方， 所以，随机摇号释放被过度排序压抑的公平， 与其让评审专家在疲惫中强行找理由淘汰项目，评审专家们面对成堆的本子，中间一大片申请书写得都不错。