論文の概要: Executable Knowledge Graphs for Replicating AI Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17795v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 17:53:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.553629
• Title: Executable Knowledge Graphs for Replicating AI Research
• Title（参考訳）: AI研究の再現のための実行可能な知識グラフ
• Authors: Yujie Luo, Zhuoyun Yu, Xuehai Wang, Yuqi Zhu, Ningyu Zhang, Lanning Wei, Lun Du, Da Zheng, Huajun Chen,
• Abstract要約: Executable Knowledge Graphs (xKG) は、科学文献から抽出された技術的洞察、コードスニペット、ドメイン固有の知識を自動的に統合するモジュラーでプラグイン可能な知識基盤である。 コードはhttps://github.com/zjunlp/xKGでリリースされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.41207324831583
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Replicating AI research is a crucial yet challenging task for large language model (LLM) agents. Existing approaches often struggle to generate executable code, primarily due to insufficient background knowledge and the limitations of retrieval-augmented generation (RAG) methods, which fail to capture latent technical details hidden in referenced papers. Furthermore, previous approaches tend to overlook valuable implementation-level code signals and lack structured knowledge representations that support multi-granular retrieval and reuse. To overcome these challenges, we propose Executable Knowledge Graphs (xKG), a modular and pluggable knowledge base that automatically integrates technical insights, code snippets, and domain-specific knowledge extracted from scientific literature. When integrated into three agent frameworks with two different LLMs, xKG shows substantial performance gains (10.9% with o3-mini) on PaperBench, demonstrating its effectiveness as a general and extensible solution for automated AI research replication. Code will released at https://github.com/zjunlp/xKG.
• Abstract（参考訳）: AI研究の複製は、大規模言語モデル(LLM)エージェントにとって決定的に難しい課題である。 既存のアプローチはしばしば実行可能コードを生成するのに苦労するが、これは主に背景知識の不足と検索拡張生成法(RAG)の限界のためである。 さらに、従来のアプローチでは、実装レベルの重要なコード信号を見落とし、マルチグラニュラ検索と再利用をサポートする構造化された知識表現が欠けている傾向にある。 これらの課題を克服するために,我々は,科学的知見,コードスニペット,および科学文献から抽出されたドメイン固有の知識を自動的に統合するモジュール式でプラグイン可能な知識基盤であるExecutable Knowledge Graphs (xKG)を提案する。 2つの異なるLLMを持つ3つのエージェントフレームワークに統合されると、xKGはPaperBench上での大幅なパフォーマンス向上(10.9%とo3-mini)を示し、AI研究の自動複製のための汎用的で拡張可能なソリューションとしての有効性を示した。 コードはhttps://github.com/zjunlp/xKGでリリースされる。

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