Understanding Large Language Models' Ability on Interdisciplinary Research
作者: Yuanhao Shen, Daniel Xavier de Sousa, Ricardo Marçal, Ali Asad, Hongyu Guo, Xiaodan Zhu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-07-21
💡 一句话要点
提出IDRBench：评估大语言模型在跨学科研究中产生创新性研究思路能力的基准。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 跨学科研究 基准测试 科学发现 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有方法缺乏专门评估LLM在跨学科研究中产生创新性研究思路能力的基准，阻碍了对LLM优势和局限性的充分理解。
- 论文提出IDRBench基准，包含专家标注数据集和一系列任务，旨在评估LLM在跨学科研究中提出有价值研究思路的能力。
- 实验结果表明，尽管LLM具备一定的跨学科意识，但在产生高质量的跨学科研究思路方面仍存在困难，为未来研究指明方向。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的最新进展表明，它们在复杂领域中执行多步骤、逻辑驱动的推理方面表现出令人印象深刻的能力，这使它们成为科学发现中强大的工具和合作者，同时也挑战了长期以来认为灵感驱动的构思是人类独有的观点。然而，缺乏专门的基准来评估LLM在跨学科研究（IDR）环境中发展想法的能力，这严重阻碍了我们充分理解它们的优势和局限性。为了解决这一差距，我们推出了IDRBench——一个开创性的基准，它具有专家注释的数据集和一套专门的任务，旨在评估LLM在跨学科研究中从不同科学领域提出有价值的研究思路的能力。该基准旨在为评估LLM在复杂、跨领域科学研究中的性能提供一个系统框架。我们的数据集由来自ArXiv平台的科学出版物组成，涵盖六个不同的学科，并由具有不同学术背景的领域专家进行注释。为了确保高质量的注释，我们强调明确定义的维度，这些维度表征了真实的跨学科研究。IDRBench中评估任务的设计遵循渐进的、现实世界的视角，反映了跨学科研究发展的自然阶段，包括1）IDR论文识别，2）IDR思想整合，以及3）IDR思想推荐。使用IDRBench，我们构建了10个LLM的基线，并观察到尽管培养了一定程度的IDR意识，但LLM仍然难以产生高质量的IDR思想。这些发现不仅可以激发新的研究方向，还可以帮助开发在跨学科研究中表现出色的下一代LLM。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决缺乏有效评估大型语言模型（LLM）在跨学科研究（IDR）中产生创新性研究思路能力的问题。现有方法缺乏专门的基准数据集和评估任务，无法系统地衡量LLM在IDR领域的表现，阻碍了LLM在该领域的应用和发展。
核心思路：论文的核心思路是构建一个专门的IDR基准（IDRBench），包含高质量的专家标注数据集和一系列精心设计的评估任务，以模拟真实的IDR研究过程。通过在IDRBench上评估LLM的性能，可以更全面地了解LLM在IDR领域的优势和不足，并为未来的研究提供指导。
技术框架：IDRBench的技术框架主要包含以下几个模块：1) 数据集构建：从ArXiv平台收集涵盖六个学科的科学出版物，并由领域专家进行标注，确保数据质量和多样性。2) 评估任务设计：设计三个阶段的评估任务，包括IDR论文识别、IDR思想整合和IDR思想推荐，模拟IDR研究的自然流程。3) 基线模型评估：选择10个具有代表性的LLM，在IDRBench上进行评估，并分析其性能表现。
关键创新：IDRBench的关键创新在于：1) 首次提出了专门针对LLM在IDR领域能力评估的基准。2) 构建了高质量的专家标注数据集，涵盖多个学科领域。3) 设计了贴近真实IDR研究流程的评估任务，更全面地评估LLM的IDR能力。
关键设计：IDRBench的关键设计包括：1) 数据集标注维度：明确定义了表征真实跨学科研究的维度，确保标注质量。2) 评估任务设计：三个阶段的评估任务分别考察LLM在IDR研究不同阶段的能力，形成一个完整的评估体系。3) 基线模型选择：选择了具有代表性的LLM，涵盖不同架构和规模，确保评估结果的广泛适用性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，尽管LLM在一定程度上具备跨学科意识，但在IDRBench的三个评估任务中，其性能与人类专家相比仍存在显著差距。例如，在IDR思想推荐任务中，LLM生成的想法质量较低，缺乏创新性和可行性。这些结果表明，LLM在IDR领域仍有很大的提升空间。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于辅助科研人员进行跨学科研究，例如帮助他们快速识别相关文献、整合不同领域的知识、提出创新性的研究思路。此外，IDRBench可以作为评估和改进LLM在IDR领域能力的重要工具，促进下一代LLM在科学研究中的应用。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have revealed their impressive ability to perform multi-step, logic-driven reasoning across complex domains, positioning them as powerful tools and collaborators in scientific discovery while challenging the long-held view that inspiration-driven ideation is uniquely human. However, the lack of a dedicated benchmark that evaluates LLMs' ability to develop ideas in Interdisciplinary Research (IDR) settings poses a critical barrier to fully understanding their strengths and limitations. To address this gap, we introduce IDRBench -- a pioneering benchmark featuring an expert annotated dataset and a suite of tasks tailored to evaluate LLMs' capabilities in proposing valuable research ideas from different scientific domains for interdisciplinary research. This benchmark aims to provide a systematic framework for assessing LLM performance in complex, cross-domain scientific research. Our dataset consists of scientific publications sourced from the ArXiv platform covering six distinct disciplines, and is annotated by domain experts with diverse academic backgrounds. To ensure high-quality annotations, we emphasize clearly defined dimensions that characterize authentic interdisciplinary research. The design of evaluation tasks in IDRBench follows a progressive, real-world perspective, reflecting the natural stages of interdisciplinary research development, including 1) IDR Paper Identification, 2) IDR Idea Integration, and 3) IDR Idea Recommendation. Using IDRBench, we construct baselines across 10 LLMs and observe that despite fostering some level of IDR awareness, LLMs still struggle to produce quality IDR ideas. These findings could not only spark new research directions, but also help to develop next-generation LLMs that excel in interdisciplinary research.