ResearchArena: Benchmarking Large Language Models' Ability to Collect and Organize Information as Research Agents

📄 arXiv: 2406.10291v3 📥 PDF

作者: Hao Kang, Chenyan Xiong

分类: cs.AI, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-06-13 (更新: 2025-09-07)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

ResearchArena：评估大语言模型作为研究代理的信息收集与组织能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 学术调研 信息检索 知识组织 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在特定领域分析任务（如学术调研）中表现不足，缺乏有效的信息收集和组织能力。
  2. ResearchArena基准通过模拟学术调研过程，分阶段评估LLM的信息发现、选择和组织能力，并提供思维导图构建的奖励任务。
  3. 初步实验表明，现有LLM在ResearchArena上的表现不如关键词检索方法，但DeepSeek-R1等模型展现出一定的零样本潜力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在许多自然语言处理任务中表现出色，但在领域特定的分析任务（如进行研究调查）中面临挑战。本研究引入了ResearchArena，这是一个旨在评估LLMs进行学术调查能力（学术研究的基础步骤）的基准。ResearchArena将该过程建模为三个阶段：（1）信息发现，识别相关文献；（2）信息选择，评估论文的相关性和影响力；（3）信息组织，将知识构建成层次结构框架，如思维导图。值得注意的是，思维导图构建被视为一项奖励任务，反映了其在调查报告撰写中的补充作用。为了支持这些评估，我们构建了一个包含1200万篇全文的学术论文和7900篇调查论文的离线环境。为了确保符合伦理规范，我们不重新分发受版权保护的材料；而是提供代码以从Semantic Scholar Open Research Corpus（S2ORC）构建环境。初步评估表明，基于LLM的方法的性能不如简单的基于关键词的检索方法，但最近的推理模型（如DeepSeek-R1）表现出稍好的零样本性能。这些结果强调了在自主研究中推进LLM的巨大机会。我们开源了用于构建ResearchArena基准的代码，地址为https://github.com/cxcscmu/ResearchArena。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在评估和提升大型语言模型在学术研究中的自主调研能力。现有方法在处理领域特定、分析性强的任务（如文献综述）时，信息检索和组织效率较低，难以胜任研究代理的角色。

核心思路：论文将学术调研过程分解为信息发现、信息选择和信息组织三个阶段，并构建相应的评估基准。通过模拟研究人员的调研流程，系统性地考察LLM在各个环节的表现，从而发现其优势与不足。

技术框架：ResearchArena基准包含以下几个关键组成部分：1)大规模离线学术论文数据集（基于S2ORC构建）；2)学术调研流程建模（信息发现、选择、组织）；3)评估指标体系（衡量各阶段的性能）；4)可选的思维导图构建任务。整个流程旨在模拟研究人员进行文献综述的过程。

关键创新：该研究的核心创新在于构建了一个专门用于评估LLM自主调研能力的基准测试环境。与以往侧重于通用NLP能力的评估不同，ResearchArena更加关注LLM在特定领域、复杂任务中的表现，并提供了更细粒度的评估指标。

关键设计：ResearchArena的关键设计包括：1)数据集的构建方式，确保数据规模和质量；2)流程建模的合理性，尽可能贴近真实科研场景；3)评估指标的选择，能够有效区分不同模型的性能差异。此外，思维导图构建任务的设计，鼓励模型进行更高级的知识组织和推理。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，现有LLM在ResearchArena基准上的表现不如传统的关键词检索方法，这表明LLM在信息检索和组织方面仍有很大的提升空间。然而，DeepSeek-R1等新型推理模型展现出一定的零样本学习能力，预示着LLM在自主调研方面具有潜在的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发智能科研助手，辅助研究人员进行文献综述、课题调研等工作。通过提升LLM的自主调研能力，可以显著提高科研效率，加速知识发现和创新。未来，该技术还可应用于智能咨询、决策支持等领域。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) excel across many natural language processing tasks but face challenges in domain-specific, analytical tasks such as conducting research surveys. This study introduces ResearchArena, a benchmark designed to evaluate LLMs' capabilities in conducting academic surveys -- a foundational step in academic research. ResearchArena models the process in three stages: (1) information discovery, identifying relevant literature; (2) information selection, evaluating papers' relevance and impact; and (3) information organization, structuring knowledge into hierarchical frameworks such as mind-maps. Notably, mind-map construction is treated as a bonus task, reflecting its supplementary role in survey-writing. To support these evaluations, we construct an offline environment of 12M full-text academic papers and 7.9K survey papers. To ensure ethical compliance, we do not redistribute copyrighted materials; instead, we provide code to construct the environment from the Semantic Scholar Open Research Corpus (S2ORC). Preliminary evaluations reveal that LLM-based approaches underperform compared to simpler keyword-based retrieval methods, though recent reasoning models such as DeepSeek-R1 show slightly better zero-shot performance. These results underscore significant opportunities for advancing LLMs in autonomous research. We open-source the code to construct the ResearchArena benchmark at https://github.com/cxcscmu/ResearchArena.