論文の概要: paper.json: A Coordination Convention for LLM-Agent-Actionable Papers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16194v1
- Date: Fri, 15 May 2026 17:10:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-18 17:44:16.354577
- Title: paper.json: A Coordination Convention for LLM-Agent-Actionable Papers
- Title(参考訳): paper.json: LLM-Agent-Actionable Papersの調整条約
- Authors: Arquimedes Canedo,
- Abstract要約: LLMエージェントは学術論文の最初の(時には唯一の)読者として機能する。
標準的な論文は、この役割において繰り返し失敗を生んでいる。
本稿では,PDF とともに移動し,各障害に対処するコンパニオンファイルである Paper を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8741110159894001
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LLM agents routinely serve as first (and sometimes only) readers of academic papers, skimming for sub-claims, extracting reproducibility steps, and generalizing scope. Standard prose papers produce recurring failures in this role: sub-claims that cannot be cited at sub-paper granularity, scope overextension beyond what the paper tests, and figure commands buried in codebases rather than the paper itself. We propose `paper.json`, a companion JSON file that travels with the PDF and addresses each failure with a lightweight convention: stable claim IDs (C1), an explicit does-not-claim list (C2), exact per-figure shell commands (C3), and stable definition IDs (C5). A fifth convention (C4) holds that minimum viable compliance, hand-written JSON alongside the PDF, is achievable in under an hour for a finished paper without touching the human-readable output. C1, C2, C3, and C5 are open invitations: an agent that reads a compliant paper and acts on it produces evidence for or against them. This paper is itself compliant: `uv run validator.py paper.json --against paper.typ` passes. Repo: https://github.com/arquicanedo/paper-json
- Abstract(参考訳): LLMエージェントは、学術論文の最初の(時折のみ)読者として、サブリーフのスキミング、再現性ステップの抽出、スコープの一般化などを行っている。
標準の散文の論文は、この役割において繰り返し発生する失敗を生み出している: サブペーパーの粒度で言及できないサブステートメント、スコープオーバーテンションは、紙自体ではなく、コードベースに埋もれているフィギュアコマンドである。
本稿では,PDFとともに移動し,各障害を軽量な規約で対処するJSONファイルである‘paper.json’を提案する。stable claim ID (C1),明示的なdo-not-claim list (C2),正確なファイル単位のシェルコマンド(C3),stable definition ID (C5)。
第5の規約(C4)では、PDFと並んで手書きのJSONである最小限のコンプライアンスは、人間が読める出力に触れることなく1時間以内で達成できるとしている。
C1、C2、C3、C5は、オープンな招待状であり、従順な論文を読み、それに対して作用するエージェントは、それらに対して、またはそれらに対する証拠を生成する。
uv run validator.py paper.json --against paper.typ` pass。
Repo: https://github.com/arquicanedo/paper-json
関連論文リスト
- PARNESS: A Paper Harness for End-to-End Automated Scientific Research with Dynamic Workflows, Full-Text Indexing, and Cross-Run Knowledge Accumulation [20.481096196724398]
最近の自律型研究システムでは、LSMエージェントは実験を思いつき、実行し、論文を書くことができる。
この剛性には5つの根源がある、と我々は主張する。
提案するPARNESSは,4つの設計手順に基づいて構築されたオープンソースフレームワークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-06T04:37:02Z) - ObjectGraph: From Document Injection to Knowledge Traversal -- A Native File Format for the Agentic Era [0.0]
我々は OBJECTGRAPH (.og) というファイル形式を導入し,文書を入力すべき文字列ではなく,タイプされた,指示された知識グラフとして再認識する。
Every.mdファイルは有効な.ogファイルであり、2プリミティブなクエリプロトコル以外のインフラを必要としない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-30T13:03:54Z) - sciwrite-lint: Verification Infrastructure for the Age of Science Vibe-Writing [0.0]
現在、科学は品質保証に2つの選択肢を提供しているが、どちらも不十分である。
論文自体を測る第3の選択肢を提案する。
sciwrite-lintは、研究者のマシンで完全に動作する科学写本のためのオープンソースライブラリである。
arXivとbioRxivの未確認論文30件について, 誤り注入とLCM適応偽陽性解析を用いてパイプラインの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-09T17:46:44Z) - Fat-Cat: Document-Driven Metacognitive Multi-Agent System for Complex Reasoning [36.64832972439984]
Fat-Catは、状態管理の信号対雑音比を改善するドキュメント駆動型エージェントアーキテクチャである。
これによってKimi-k2モデルは、HotPotQAで独自のGPT-4oベースラインを上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-02T15:12:13Z) - Chain of Retrieval: Multi-Aspect Iterative Search Expansion and Post-Order Search Aggregation for Full Paper Retrieval [68.71038700559195]
The Chain of Retrieval (COR) is a novel repeaterative framework for full-paper search。
SCIBENCH(SCIBENCH)は、クエリと候補のための全論文の完全なコンテキストとセグメント化されたコンテキストを提供するベンチマークである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-14T08:41:53Z) - Cite Pretrain: Retrieval-Free Knowledge Attribution for Large Language Models [44.31597857713689]
最初の段階でActive Indexingを導入し、一般化可能なソースアンコールバインディングを作成します。
Qwen-2.5-7B&3Bの実験は、アクティブインデックスがパッシブインデックスのベースラインを一貫して上回っていることを示している。
内部の引用は、モデルを検索ノイズに対してより堅牢にすることで、外部の引用を補完する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-21T04:48:05Z) - CausalCite: A Causal Formulation of Paper Citations [80.82622421055734]
CausalCiteは紙の意義を測定するための新しい方法だ。
これは、従来のマッチングフレームワークを高次元のテキスト埋め込みに適応させる、新しい因果推論手法であるTextMatchに基づいている。
科学専門家が報告した紙衝撃と高い相関性など,各種基準におけるCausalCiteの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-05T23:09:39Z) - Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels [60.457378374671656]
仮説文書埋め込み(英: hypothetical Document Embeddings, HyDE)は、ゼロショット高密度検索システムである。
我々は,HyDEが最先端の非教師付き高密度検索器であるContrieverを著しく上回っていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-20T18:09:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。