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ResearcherBench: Evaluating Deep AI Research Systems on the Frontiers of Scientific Inquiry

Created by
  • Haebom

作者

Tianze Xu, Pengrui Lu, Lyumanshan Ye, Xiangkun Hu, Pengfei Liu

概要

この論文は、既存のディープラーニングベースの研究システム評価がWeb検索とレポート生成にのみ焦点を当てており、科学研究の革新的な洞察を見つける能力を見落としていることを指摘し、それを解決するための新しいベンチマークであるResearcherBenchを提示します。 ResearcherBenchは、実際の科学的シナリオから導き出された65の研究質問（35のAIトピック、技術的詳細、文献レビュー、オープンアドバイスなど3つのタイプ）に基づいて、専門家の評価基準を活用した洞察評価と引用精度と範囲測定によるリアルな評価という二重評価方式を使用します。いくつかの主要な商用DARSと基準システムを評価した結果、OpenAI Deep ResearchとGemini Deep Researchは、特にオープンなアドバイザリーの質問で他のシステムよりも優れたパフォーマンスを示しました。 ResearcherBenchはオープンソースとして公開され、次世代AI研究助手者開発のための標準プラットフォームを提供し、新しい科学的コラボレーションパターンに対するAI研究評価の新しい視点を提示したいと思います。

Takeaways、Limitations

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Takeaways：
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既存のベンチマークの限界を克服し、科学研究分野におけるディープラーニングベースの研究システムの革新的な洞察を発見する能力を評価する新しいベンチマーク（ResearcherBench）の提示。
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OpenAI Deep ResearchとGemini Deep Researchの優れた性能を確認し,AIの自己改善とASIビジョンの達成可能性を提示した。
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オープンソースとして公開されたResearcherBenchを通じて、次世代AI研究助手者開発促進と新しい科学的コラボレーションパターンに対するAI研究評価の新たな視点を提示。
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Limitations：
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現在、ベンチマークに含まれる研究質問の数（65件）が比較的制限されている可能性があります。
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評価基準の主観性と評価者間の一貫性を確保するための追加のレビューが必要です。
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さまざまな種類のDARSシステムの包括的な評価がまだ不足している可能性があります。
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