論文の概要: Can LLMs Identify Critical Limitations within Scientific Research? A Systematic Evaluation on AI Research Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02694v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 15:04:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:16.491805
• Title: Can LLMs Identify Critical Limitations within Scientific Research? A Systematic Evaluation on AI Research Papers
• Title（参考訳）: LLMは科学研究における臨界限界を特定できるか? : AI研究論文の体系的評価
• Authors: Zhijian Xu, Yilun Zhao, Manasi Patwardhan, Lovekesh Vig, Arman Cohan,
• Abstract要約: LimitGenは、初期のフィードバックをサポートし、人間のピアレビューを補完するLSMの能力を評価するための最初のベンチマークである。 提案手法は, LLMシステムによる研究論文の限界を生じさせる能力を高め, より具体的で建設的なフィードバックを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.51311612333459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Peer review is fundamental to scientific research, but the growing volume of publications has intensified the challenges of this expertise-intensive process. While LLMs show promise in various scientific tasks, their potential to assist with peer review, particularly in identifying paper limitations, remains understudied. We first present a comprehensive taxonomy of limitation types in scientific research, with a focus on AI. Guided by this taxonomy, for studying limitations, we present LimitGen, the first comprehensive benchmark for evaluating LLMs' capability to support early-stage feedback and complement human peer review. Our benchmark consists of two subsets: LimitGen-Syn, a synthetic dataset carefully created through controlled perturbations of high-quality papers, and LimitGen-Human, a collection of real human-written limitations. To improve the ability of LLM systems to identify limitations, we augment them with literature retrieval, which is essential for grounding identifying limitations in prior scientific findings. Our approach enhances the capabilities of LLM systems to generate limitations in research papers, enabling them to provide more concrete and constructive feedback.
• Abstract（参考訳）: ピアレビューは科学研究の基本であるが、出版物の増加により、この専門性集約的なプロセスの課題が強まりつつある。 LLMは様々な科学的課題において有望であるが、ピアレビュー(特に論文の限界を特定すること)を支援する可能性はまだ検討されていない。 我々はまず,AIに着目した,科学的研究における制限タイプに関する包括的分類を提示する。 この分類法により、制限を研究するために、初期のフィードバックをサポートし、人間のピアレビューを補完するLSMの能力を評価するための最初の総合的なベンチマークであるLimitGenを提示する。 我々のベンチマークは2つのサブセットで構成されている: LimitGen-Syn、高品質な論文の制御摂動によって慎重に作成される合成データセット、および実際の人間による制限の集合であるLimitGen-Human。 LLMシステムの限界を識別する能力を向上させるため,従来の科学的発見における限界の同定に欠かせない文献検索を取り入れた。 提案手法は, LLMシステムによる研究論文の限界を生じさせる能力を高め, より具体的で建設的なフィードバックを提供する。

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