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ARISE: Agentic Rubric-Guided Iterative Survey Engine for Automated Scholarly Paper Generation

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저자

Zi Wang, Xingqiao Wang, Sangah Lee, Xiaowei Xu

개요

학술 문헌의 급증으로 인해 포괄적이고 고품질의 학술적 조사를 종합하는 데 어려움이 있습니다. 본 논문에서는 문헌 검토, 종합 및 반복적 개선을 포함하여 인간의 전문 지식이 필요한 작업을 자동화하기 위해 설계된 ARISE라는 Agentic Rubric-guided Iterative Survey Engine을 소개합니다. ARISE는 주제 확장, 인용 큐레이션, 문헌 요약, 원고 초안 작성 및 동료 검토 기반 평가와 같은 다양한 학술적 역할을 미러링하는 전문 대규모 언어 모델 에이전트로 구성된 모듈식 아키텍처를 사용합니다. ARISE의 핵심은 구조화된 행동 기반 루브릭을 사용하여 여러 검토자 에이전트가 독립적으로 원고 초안을 평가하여 종합적인 피드백을 통해 콘텐츠를 체계적으로 향상시키는 루브릭 기반 반복 개선 루프입니다. ARISE는 종합성, 정확성, 서식 및 전반적인 학술적 엄격함에 대한 지표에서 기준선 방법을 일관되게 능가합니다.

시사점, 한계점

ARISE는 학술 논문 자동 생성 및 지속적인 개선을 위한 새로운 접근 방식을 제시합니다.
루브릭 기반 반복 개선 루프를 통해 품질 관리, 서식 및 반복적 피드백에 대한 적응성을 향상시킵니다.
실험 결과는 ARISE가 기존 자동화 시스템 및 인간이 작성한 조사에 비해 우수한 성능을 보임을 보여줍니다.
ARIASE는 전문 대규모 언어 모델 에이전트를 사용하여 다양한 학술적 역할을 수행합니다.
전체 코드, 평가 루브릭 및 생성된 결과물을 공개적으로 제공합니다.
논문의 한계점은 명시적으로 언급되지 않았습니다.
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