Google Deep Review 在 2026 年 10 月 14 日由 Google Research 公开发布。这是一套智能体审稿系统，专门给长篇技术文档做严格反馈与核查：查逻辑是否自洽、数学推导是否成立、说法有没有依据，并和已有工作对照。它最初为计算机科学论文设计，现在已扩展到法律、金融等领域，全球用户每周可免费审 2 篇文档。
为什么先做审稿，而不是继续催生产
Google 给出的背景是投稿量失控：今年 ICLR、NeurIPS、ICML 三家会议合计收到超过 7.4 万篇投稿，2025 年还是约 4.5 万篇。内容生产被 AI 加速后，核查环节的人力没有同步增加，审稿成了瓶颈。Deep Review 的前身是实验工具 PAT，过去一年与 STOC 2026、ICML 2026、NeurIPS 2026、ICLR 2027 四家会议合作，为自愿参加的 1.6 万多篇稿件提供投稿前反馈，且与正式评审流程完全分开。公开发布等于把这套内部试点能力变成普通研究者也能用的服务，并新增了 Gemini 4 Argon 的支持。
四段流水线，专治长文看不完
单个提示词审长文容易漏掉跨章节的引用关系，也容易对没核实的说法直接放行。Deep Review 把流程拆成四步：先由分段智能体把文档切成逻辑段落；再按信息密度动态分配算力，数学证明密集的部分多给预算；然后多个专业智能体并行逐段核查，每段都能看到全文上下文；最后由汇总智能体合并各段报告、做跨段一致性检查，并调用外部工具做事实锚定，尽量压低幻觉。Antigravity 用户还能用 /teamwork-preview 调用同思路的 Teamwork 审稿模式，在自己的工作流里复现这套分工。
使用前要知道的边界
免费额度是每周 2 篇，高频用户需要自备 Gemini API 密钥走 Deep Review API 提高上限；输入目前只支持 PDF 和纯文本，多文件联合审查还在路上。隐私方面，Google 明确上传文档不会用于训练或改进模型，文件保存一年仅用于在界面中向用户本人展示。高层判断仍留给人：它擅长的是查错、查一致性和补证据，选题价值、创新性高低这类判断不在它的承诺范围内。把它当投稿前的严格预审员，而不是代替同行评审的终审，是更稳妥的用法。
