論文の概要: DR$^{3}$-Eval: Towards Realistic and Reproducible Deep Research Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.14683v1
- Date: Thu, 16 Apr 2026 06:40:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.760782
- Title: DR$^{3}$-Eval: Towards Realistic and Reproducible Deep Research Evaluation
- Title（参考訳）: DR$^{3}$-Eval:Realistic and Reproducible Deep Research Evaluationを目指して
- Abstract要約: Deep Research Agents (DRA) は、計画、検索、マルチモーダル理解、レポート生成を含む、複雑で長期にわたる研究課題を解決することを目的としている。
DR$3$-Evalは,マルチモーダル・マルチファイルレポート生成におけるディープリサーチエージェントの評価のための,現実的で再現可能なベンチマークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.02569059688697
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deep Research Agents (DRAs) aim to solve complex, long-horizon research tasks involving planning, retrieval, multimodal understanding, and report generation, yet their evaluation remains challenging due to dynamic web environments and ambiguous task definitions. We propose DR$^{3}$-Eval, a realistic and reproducible benchmark for evaluating deep research agents on multimodal, multi-file report generation. DR$^{3}$-Eval is constructed from authentic user-provided materials and paired with a per-task static research sandbox corpus that simulates open-web complexity while remaining fully verifiable, containing supportive documents, distractors, and noise. Moreover, we introduce a multi-dimensional evaluation framework measuring Information Recall, Factual Accuracy, Citation Coverage, Instruction Following, and Depth Quality, and validate its alignment with human judgments. Experiments with our developed multi-agent system DR$^{3}$-Agent based on multiple state-of-the-art language models demonstrate that DR$^{3}$-Eval is highly challenging and reveals critical failure modes in retrieval robustness and hallucination control. Our code and data are publicly available.
- Abstract（参考訳）: Deep Research Agents (DRA) は、計画、検索、マルチモーダル理解、レポート生成を含む複雑で長期にわたる研究課題を解決することを目的としている。
DR$^{3}$-Evalは,マルチモーダル・マルチファイルレポート生成におけるディープリサーチエージェントの評価のための,現実的で再現可能なベンチマークである。
DR$^{3}$-Evalは、ユーザが提供する本物の素材から構築され、タスクごとの静的な研究用サンドボックスコーパスと組み合わせて、オープンウェブの複雑さをシミュレートする。
さらに,情報リコール,Factual Accuracy, Citation Coverage, Instruction following, and Depth Qualityを測定する多次元評価フレームワークを導入し,人間の判断との整合性を検証する。
複数の最先端言語モデルに基づくマルチエージェントシステム DR$^{3}$-Agent を用いた実験により,DR$^{3}$-Eval は極めて困難であり,検索堅牢性と幻覚制御において重要な障害モードを示す。
私たちのコードとデータは公開されています。
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