論文の概要: RESCORE: LLM-Driven Simulation Recovery in Control Systems Research Papers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04324v1
• Date: Mon, 06 Apr 2026 00:13:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.045046
• Title: RESCORE: LLM-Driven Simulation Recovery in Control Systems Research Papers
• Title（参考訳）: RESCORE:制御系研究論文におけるLLM駆動型シミュレーション回復
• Authors: Vineet Bhat, Shiqing Wei, Ali Umut Kaypak, Prashanth Krishnamurthy, Ramesh Karri, Farshad Khorrami,
• Abstract要約: 制御システムの研究論文から数値シミュレーションを再構築することは、未特定パラメータやあいまいな実装の詳細によってしばしば妨げられる。 本稿では,論文の再現性を忠実に再現する実行可能なコードを生成する自動システムの課題である,シミュレーション検索性に関する論文の課題を定義する。 本稿では,3つのLLMエージェントフレームワークであるRESCORE,Analyzer,Coder,Verifierを提案する。 提案手法は,40.7%のベンチマークインスタンスに対して,タスクコヒーレントなシミュレーションを正常に再現し,シングルパス生成よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.24843021913362
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reconstructing numerical simulations from control systems research papers is often hindered by underspecified parameters and ambiguous implementation details. We define the task of Paper to Simulation Recoverability, the ability of an automated system to generate executable code that faithfully reproduces a paper's results. We curate a benchmark of 500 papers from the IEEE Conference on Decision and Control (CDC) and propose RESCORE, a three component LLM agentic framework, Analyzer, Coder, and Verifier. RESCORE uses iterative execution feedback and visual comparison to improve reconstruction fidelity. Our method successfully recovers task coherent simulations for 40.7% of benchmark instances, outperforming single pass generation. Notably, the RESCORE automated pipeline achieves an estimated 10X speedup over manual human replication, drastically cutting the time and effort required to verify published control methodologies. We will release our benchmark and agents to foster community progress in automated research replication.
• Abstract（参考訳）: 制御システムの研究論文から数値シミュレーションを再構築することは、未特定パラメータとあいまいな実装詳細によってしばしば妨げられる。 本稿では,論文の再現性を忠実に再現する実行可能なコードを生成する自動システムの課題である,シミュレーション検索性に関する論文の課題を定義する。 我々は、IEEE Conference on Decision and Control (CDC) から500の論文のベンチマークをキュレートし、3つのLCMエージェントフレームワークであるAnalyzer、Coder、Verifierを提案する。 RESCOREは反復的な実行フィードバックと視覚的比較を使って再現率を改善する。 提案手法は,40.7%のベンチマークインスタンスに対して,タスクコヒーレントなシミュレーションを正常に再現し,シングルパス生成よりも優れていた。 特に、RESCORE自動化パイプラインは、手動による人間の複製よりも推定10倍のスピードアップを実現し、公開された制御方法論の検証に必要な時間と労力を大幅に削減する。 我々は、自動研究複製におけるコミュニティの進歩を促進するために、ベンチマークとエージェントをリリースします。

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