論文の概要: Real Deep Research for AI, Robotics and Beyond
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.20809v1
- Date: Thu, 23 Oct 2025 17:59:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-25 03:08:18.540878
- Title: Real Deep Research for AI, Robotics and Beyond
- Title（参考訳）: AI、ロボティクス、その他のための真のディープリサーチ
- Authors: Xueyan Zou, Jianglong Ye, Hao Zhang, Xiaoyu Xiang, Mingyu Ding, Zhaojing Yang, Yong Jae Lee, Zhuowen Tu, Sifei Liu, Xiaolong Wang,
- Abstract要約: 本稿では、AIとロボット工学の分野に適用された総合的なフレームワークであるReal Deep Research(RDR)を紹介する。
本論文ではRDRパイプラインの構成について詳述し、付録では各分析トピックに対して広範な結果を提供している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.87181330763548
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With the rapid growth of research in AI and robotics now producing over 10,000 papers annually it has become increasingly difficult for researchers to stay up to date. Fast evolving trends, the rise of interdisciplinary work, and the need to explore domains beyond one's expertise all contribute to this challenge. To address these issues, we propose a generalizable pipeline capable of systematically analyzing any research area: identifying emerging trends, uncovering cross domain opportunities, and offering concrete starting points for new inquiry. In this work, we present Real Deep Research (RDR) a comprehensive framework applied to the domains of AI and robotics, with a particular focus on foundation models and robotics advancements. We also briefly extend our analysis to other areas of science. The main paper details the construction of the RDR pipeline, while the appendix provides extensive results across each analyzed topic. We hope this work sheds light for researchers working in the field of AI and beyond.
- Abstract（参考訳）: AIとロボティクスの研究が急速に成長し、毎年1万件以上の論文が作成されているため、研究者が最新の状態を維持することはますます困難になっている。
急速に進化するトレンド、学際的な仕事の台頭、専門知識を越えてドメインを探索する必要性は、この課題にすべて寄与する。
これらの課題に対処するため、我々は、新たなトレンドを特定し、ドメイン間の機会を明らかにし、新しい調査のための具体的な出発点を提供する、あらゆる研究領域を体系的に分析できる一般化可能なパイプラインを提案する。
本稿では、AIとロボット工学の分野に適用される総合的なフレームワークであるReal Deep Research(RDR)について紹介する。
我々はまた、分析を科学の他の分野にも拡張した。
本論文ではRDRパイプラインの構成について詳述し、付録では各分析トピックに対して広範な結果を提供している。
この研究がAI以外の分野で働く研究者に光を当てることを願っている。
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