論文の概要: AutoSurvey2: Empowering Researchers with Next Level Automated Literature Surveys

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26012v2
• Date: Sun, 02 Nov 2025 22:15:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-04 14:12:28.01253
• Title: AutoSurvey2: Empowering Researchers with Next Level Automated Literature Surveys
• Title（参考訳）: AutoSurvey2: 次のレベルの自動文献調査で研究者を力づける
• Abstract要約: 本稿では,多段パイプラインであるautosurvey2を提案する。 このシステムは並列セクションの生成、反復的洗練、最近の出版物のリアルタイム検索を統合し、トピックの完全性と事実の正確性を保証する。 実験の結果、Autosurvey2は既存の検索ベースと自動ベースラインを一貫して上回っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.50820843303237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The rapid growth of research literature, particularly in large language models (LLMs), has made producing comprehensive and current survey papers increasingly difficult. This paper introduces autosurvey2, a multi-stage pipeline that automates survey generation through retrieval-augmented synthesis and structured evaluation. The system integrates parallel section generation, iterative refinement, and real-time retrieval of recent publications to ensure both topical completeness and factual accuracy. Quality is assessed using a multi-LLM evaluation framework that measures coverage, structure, and relevance in alignment with expert review standards. Experimental results demonstrate that autosurvey2 consistently outperforms existing retrieval-based and automated baselines, achieving higher scores in structural coherence and topical relevance while maintaining strong citation fidelity. By combining retrieval, reasoning, and automated evaluation into a unified framework, autosurvey2 provides a scalable and reproducible solution for generating long-form academic surveys and contributes a solid foundation for future research on automated scholarly writing. All code and resources are available at https://github.com/annihi1ation/auto_research.
• Abstract（参考訳）: 特に大規模言語モデル(LLM)における研究文献の急速な成長は、包括的かつ現在の調査論文の作成をますます困難にしている。 本稿では,多段パイプラインであるautosurvey2を提案する。 このシステムは並列セクションの生成、反復的洗練、最近の出版物のリアルタイム検索を統合し、トピックの完全性と事実の正確性を保証する。 品質は、専門家レビュー標準に沿ったカバレッジ、構造、関連性を測定するマルチLLM評価フレームワークを使用して評価される。 実験の結果, Autosurvey2 は既存の検索ベースと自動ベースラインを一貫して上回り, 強い引用の忠実さを維持しつつ, 構造的コヒーレンスと局所的関連性において高いスコアを得ることができた。 検索、推論、自動評価を統一されたフレームワークに組み合わせることで、Autosurvey2は、長期の学術的な調査を作成するためのスケーラブルで再現可能なソリューションを提供し、自動化された学術的な執筆に関する将来の研究のための確かな基盤に貢献する。 すべてのコードとリソースはhttps://github.com/annihi1ation/auto_researchで入手できる。

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