Evaluation Sheet for Deep Research: A Use Case for Academic Survey Writing

📄 arXiv: 2510.01283v1 📥 PDF

作者: Israel Abebe Azime, Tadesse Destaw Belay, Atnafu Lambebo Tonja

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-30

💡 一句话要点

提出评估框架，用于评估大语言模型在学术综述写作中的表现

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

关键词: 大语言模型 Deep Research 学术综述写作 评估框架 知识密集型任务

📋 核心要点

  1. 现有方法缺乏对大语言模型在复杂知识任务（如学术综述写作）中能力的有效评估标准。
  2. 提出一种评估表，用于系统评估Deep Research工具在学术综述写作任务中的表现。
  3. 实验结果揭示了现有Deep Research工具在学术综述生成方面与理想状态的差距，强调了评估标准的重要性。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种评估表，用于评估具有代理能力的大语言模型（LLMs）在知识密集型任务中的能力，这些模型无需人工干预即可完成任务。Deep Research就是一个典型的例子，它能够浏览网页、提取信息并生成多页报告。本文以学术综述写作为用例任务，并根据提出的评估表评估输出报告。研究结果表明，需要精心设计的评估标准。对OpenAI的Deep Search和Google的Deep Search在生成学术综述方面的评估表明，搜索引擎和独立的Deep Research工具之间存在巨大差距，并且在表示目标领域方面存在不足。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何有效评估大语言模型在执行复杂知识密集型任务（特别是学术综述写作）时的能力。现有方法缺乏针对此类任务的细粒度评估标准，难以准确衡量模型的优缺点。现有搜索引擎在生成学术综述方面存在不足，无法充分代表目标领域。

核心思路：论文的核心思路是设计一个专门的评估表，该评估表包含多个维度，能够全面评估Deep Research工具在学术综述写作方面的表现。通过对不同工具生成的综述报告进行打分，从而量化其能力。

技术框架：该论文主要贡献在于提出了一个评估框架，而非一个具体的模型或算法。该框架包含一系列评估指标，用于衡量Deep Research工具在学术综述写作方面的表现。具体流程包括： 1. 选择学术综述写作作为用例任务。 2. 设计评估表，包含多个评估维度。 3. 使用Deep Research工具生成学术综述报告。 4. 根据评估表对生成的报告进行评估。 5. 分析评估结果，得出结论。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个针对Deep Research工具在学术综述写作任务中的评估框架。该框架提供了一种系统化的方法来评估此类工具的能力，并为未来的研究提供了参考。

关键设计：评估表的设计是关键。具体评估维度和指标未知，但可以推测可能包括：信息准确性、信息完整性、逻辑性、可读性、覆盖范围、参考文献质量等。论文强调了精心设计评估标准的重要性，但未提供具体的技术细节。

📊 实验亮点

论文通过对OpenAI的Deep Search和Google的Deep Search在生成学术综述方面的评估，揭示了搜索引擎和独立的Deep Research工具之间存在显著差距。实验结果表明，现有工具在表示目标领域方面存在不足，强调了开发更强大的Deep Research工具和更精细评估标准的重要性。具体性能数据未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于评估和改进各种基于大语言模型的Deep Research工具，尤其是在需要知识密集型任务的场景中，如自动生成报告、辅助研究、智能问答等。通过使用该评估框架，可以更好地了解这些工具的优缺点，并指导未来的研究方向。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) powered with argentic capabilities are able to do knowledge-intensive tasks without human involvement. A prime example of this tool is Deep research with the capability to browse the web, extract information and generate multi-page reports. In this work, we introduce an evaluation sheet that can be used for assessing the capability of Deep Research tools. In addition, we selected academic survey writing as a use case task and evaluated output reports based on the evaluation sheet we introduced. Our findings show the need to have carefully crafted evaluation standards. The evaluation done on OpenAI`s Deep Search and Google's Deep Search in generating an academic survey showed the huge gap between search engines and standalone Deep Research tools, the shortcoming in representing the targeted area.