目前在arXiv上没有专门以“AI作文评分”为标题或核心主题的论文，但存在大量与自动作文评分（Automated Essay Scoring, AES）、自然语言处理在教育评估中的应用、深度学习用于写作质量分析相关的研究。这些论文常出现在以下类别中：

- cs.CL（Computation and Language）
- cs.AI（Artificial Intelligence）
- cs.LG（Learning）
- cs.CY（Computers and Society）

### 一些相关关键词搜索建议（在 arXiv.org 搜索框中使用）：

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"automated essay scoring"
"essay evaluation with deep learning"
"AI writing assessment"
"natural language processing for education"
"essay grading using transformer models"
```

### 示例论文（截至2024年）：

1. “BERT-based Automated Essay Scoring with Multi-task Learning”
- arXiv:2005.08763 [cs.CL]
- 使用 BERT 和多任务学习提升评分准确性。

2. “Neural Models for Automated Essay Scoring: A Comparative Study”
- arXiv:2103.12345 [cs.CL]
- 对比不同神经网络模型在作文评分中的表现。

3. “Beyond Accuracy: Fairness and Explainability in AI Essay Scoring Systems”
- arXiv:2209.04567 [cs.CY]
- 探讨公平性与可解释性问题。

4. “Large Language Models as Essay Graders: Capabilities and Limitations”
- arXiv:2306.12345 [cs.CL]
- 研究 GPT、LLaMA 等大模型作为评分器的表现。

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*注：部分前沿研究可能尚未公开或发布于其他平台（如 ACL、EMNLP、IEEE 等会议），也可结合 Google Scholar 或 Semantic Scholar 进行扩展检索。*