故事脉络审视（Story） ：严格考量作者的问题设定是否成立、文献断层的声明是否真实、核心贡献是否站得住脚，并判断文中的证据链条是否能够自圆其说。

表达与结构扫描（Presentation） ：对行文的清晰度、章节连贯性、语法可读性进行判别，审核复杂的技术语境是否易于同行理解。

实验评估核对（Evaluations） ：激活内嵌的 Python 代码解释器，像挑刺一样审查文章选用的对标基线、测试集、统计 显著性 指标，排查支撑核心主张的实验是否存在数据漏洞，并专门针对可重复性进行拷问。

正确性推演（Correctness） ：同样依赖代码沙箱的算力，强行推演并验证复杂的数理公式、逻辑证明、算法伪代码以及图表映射数据的绝对正确性。

意义与行业定位（Significance） ：授权大模型连入定制的广域网搜索引擎进行跨库文献追踪。为了防止信息污染，检索权限被死死限定在相关顶会的正式发表文献之中，排除一切非同行评审的预印本干扰，借此无情地评估文章的真实创新幅度并搜寻作者故意回避的对比实验。

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