同行檢討

速報

Agent-as-Peer-Debriefer：以代理人模擬同行檢討強化 LLM 定性資料分析

大型語言模型常應用於定性資料分析卻缺乏人類式深度。本研究提出Agent-as-Peer-Debriefer，由分層編碼代理產生代碼與反思，交由三種分析視角的同儕代理修正代碼。實驗顯示視角化同儕檢討使結果更接近人類標註並帶來可控取捨，且有實證支持。