論文の概要: The Budget AI Researcher and the Power of RAG Chains

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12317v1
• Date: Sat, 14 Jun 2025 02:40:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-17 17:28:45.794213
• Title: The Budget AI Researcher and the Power of RAG Chains
• Title（参考訳）: 予算AI研究者とRAGチェインの力
• Authors: Franklin Lee, Tengfei Ma,
• Abstract要約: 研究アイデア生成への現在のアプローチは、しばしばジェネリック・大型言語モデル(LLM)に依存している。 私たちのフレームワークであるThe Budget AI Researcherは、検索強化ジェネレーションチェーン、ベクトルデータベース、トピック誘導ペアリングを使用して、数百の機械学習論文の概念を再結合します。 このシステムは、機械学習の広大なサブフィールドにまたがる9つの主要なAIカンファレンスから論文を取り込み、それらを階層的なトピックツリーに整理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.797627592793464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Navigating the vast and rapidly growing body of scientific literature is a formidable challenge for aspiring researchers. Current approaches to supporting research idea generation often rely on generic large language models (LLMs). While LLMs are effective at aiding comprehension and summarization, they often fall short in guiding users toward practical research ideas due to their limitations. In this study, we present a novel structural framework for research ideation. Our framework, The Budget AI Researcher, uses retrieval-augmented generation (RAG) chains, vector databases, and topic-guided pairing to recombine concepts from hundreds of machine learning papers. The system ingests papers from nine major AI conferences, which collectively span the vast subfields of machine learning, and organizes them into a hierarchical topic tree. It uses the tree to identify distant topic pairs, generate novel research abstracts, and refine them through iterative self-evaluation against relevant literature and peer reviews, generating and refining abstracts that are both grounded in real-world research and demonstrably interesting. Experiments using LLM-based metrics indicate that our method significantly improves the concreteness of generated research ideas relative to standard prompting approaches. Human evaluations further demonstrate a substantial enhancement in the perceived interestingness of the outputs. By bridging the gap between academic data and creative generation, the Budget AI Researcher offers a practical, free tool for accelerating scientific discovery and lowering the barrier for aspiring researchers. Beyond research ideation, this approach inspires solutions to the broader challenge of generating personalized, context-aware outputs grounded in evolving real-world knowledge.
• Abstract（参考訳）: 巨大で急速に成長する科学文献をナビゲートすることは、研究を志す研究者にとって非常に難しい課題だ。 研究アイデア生成への現在のアプローチは、しばしば汎用的な大規模言語モデル(LLM)に依存している。 LLMは理解と要約を支援するのに有効であるが、それらの制限のため、ユーザを実践的な研究アイデアへと導くには不十分であることが多い。 本研究では,研究思想のための新しい構造的枠組みを提案する。 私たちのフレームワークであるThe Budget AI Researcherは、検索強化世代(RAG)チェーン、ベクトルデータベース、トピック誘導ペアリングを使用して、数百の機械学習論文の概念を再結合します。 このシステムは、機械学習の広大なサブフィールドにまたがる9つの主要なAIカンファレンスから論文を取り込み、それらを階層的なトピックツリーに整理する。 この木を使って、遠くの話題のペアを識別し、新しい研究の要約を作成し、関連する文献やピアレビューに対する反復的な自己評価を通じてそれらを洗練し、現実世界の研究に基礎を置き、実証的に興味深い抽象物を生成・精錬する。 LLMを用いた実験により, 提案手法は, 標準的なプロンプト手法と比較して, 生成した研究思想の具体性を大幅に向上することが示された。 人間の評価は、出力の知覚的面白さを著しく向上させる。 学術データと創造的生成のギャップを埋めることによって、Budget AI Researcherは、科学的発見を加速し、意欲的な研究者の障壁を低くする実用的な無料のツールを提供する。 研究のアイデアの他に、このアプローチは、現実世界の知識の進化に根ざした、パーソナライズされたコンテキスト対応のアウトプットを生成するという、より広範な課題への解決策を生み出します。

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