論文の概要: Unleashing Scientific Reasoning for Bio-experimental Protocol Generation via Structured Component-based Reward Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.15600v1
• Date: Fri, 17 Oct 2025 12:47:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-20 20:17:34.621143
• Title: Unleashing Scientific Reasoning for Bio-experimental Protocol Generation via Structured Component-based Reward Mechanism
• Title（参考訳）: 構造的コンポーネントベース・リワード機構による生物実験プロトコル生成のための科学的推論
• Authors: Haoran Sun, Yankai Jiang, Zhenyu Tang, Yaning Pan, Shuang Gu, Zekai Lin, Lilong Wang, Wenjie Lou, Lei Liu, Lei Bai, Xiaosong Wang,
• Abstract要約: SciRecipeは27の生物学的サブフィールドにまたがる12K以上の構造化プロトコルからなる大規模データセットである。 プロトコル生成をさらに改善するために,解析,構造化,表現を分離する"Sketch-and-Fill"パラダイムを提案する。 我々はThothを開発し、知識獲得から運用的推論に至る段階的な知識と行動のプロセスで訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.631284893550056
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The foundation of reproducible science lies in protocols that are precise, logically ordered, and executable. The autonomous generation of these protocols through natural language queries could greatly improve the efficiency of the reproduction process. However, current leading large language models (LLMs) often generate incomplete or inconsistent protocols, limiting their utility. To address this limitation, we first introduce SciRecipe, a large-scale dataset of over 12K structured protocols spanning 27 biological subfields and encompassing both comprehension and problem-solving tasks. To further improve protocol generation, we propose the "Sketch-and-Fill" paradigm, which separates analysis, structuring, and expression to ensure each step is explicit and verifiable. Complementing this, the structured component-based reward mechanism evaluates step granularity, action order, and semantic fidelity, aligning model optimization with experimental reliability. Building on these components, we develop Thoth, trained through a staged Knowledge-to-Action process that progresses from knowledge acquisition to operational reasoning and ultimately to robust, executable protocol generation. Across multiple benchmarks, Thoth consistently surpasses both proprietary and open-source LLMs, achieving significant improvements in step alignment, logical sequencing, and semantic accuracy. Our approach paves the way for reliable scientific assistants that bridge knowledge with experimental execution. All data, code, and models will be released publicly.
• Abstract（参考訳）: 再現可能な科学の基礎は、正確で論理的に順序付けられ、実行可能なプロトコルにある。 自然言語クエリによるこれらのプロトコルの自動生成は、再生プロセスの効率を大幅に改善する可能性がある。 しかしながら、現在の主要な大規模言語モデル(LLM)は、しばしば不完全または一貫性のないプロトコルを生成し、そのユーティリティを制限している。 この制限に対処するために、まず、27の生物学的サブフィールドにまたがる12K以上の構造化プロトコルの大規模データセットであるSciRecipeを紹介した。 プロトコル生成をさらに改善するために,解析,構造化,表現を分離し,各ステップが明確かつ検証可能であることを保証する"Sketch-and-Fill"パラダイムを提案する。 これを完成させ、構造化されたコンポーネントベースの報酬機構は、ステップの粒度、行動順序、意味的忠実度を評価し、モデルの最適化と実験的信頼性を整合させる。 これらのコンポーネントに基づいてThothを開発し、知識獲得から運用推論へ、そして究極的には堅牢で実行可能なプロトコル生成へと進化する、段階的な知識と対話プロセスを通じて訓練する。 複数のベンチマークで、ThothはプロプライエタリなLLMとオープンソースのLLMを一貫して上回り、ステップアライメント、論理シークエンシング、セマンティック精度を大幅に改善した。 我々のアプローチは、実験的な実行で知識を橋渡しする信頼性のある科学アシスタントの道を開く。 すべてのデータ、コード、モデルは公開されます。

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