論文の概要: Reasoning4Sciences: Bridging Reasoning Language Models to All Scientific Branches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01145v1
• Date: Sun, 31 May 2026 10:27:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.277765
• Title: Reasoning4Sciences: Bridging Reasoning Language Models to All Scientific Branches
• Title（参考訳）: Reasoning4Sciences:すべての科学的ブランチに言語モデルをブリッジする
• Authors: Teddy Ferdinan, Bartłomiej Koptyra, Mikołaj Langner, Tomasz Adamczyk, Łukasz Radliński, Maciej Markiewicz, Aleksander Szczęsny, Stanisław Woźniak, Tymoteusz Romanowicz, Dzmitry Pihulski, Mateusz Zbrocki, Mateusz Śmigielski, Michał Rajkowski, Mateusz Biedka, Konrad Kiełczyński, Konrad Wojtasik, Jacek Duszenko, Jan Eliasz, Piotr Matys, Michał Bernacki-Janson, Maria Bellaniar Ismiati, Latius Hermawan, Wiktoria Mieleszczenko-Kowszewicz, Anna Kubicka-Sowinska, Grzegorz Chodak, Karol Postawa, Paweł Zyblewski, Tomasz Szandała, Łukasz Sterczewski, Adrian Chajec, Pawel Niewiadomski, Piotr Gruber, Marcin Wdowikowski, Sławomir Czarnecki, Bartłomiej Kryszak, Dominik Drabik, Tomasz Kajdanowicz, Kamil Mamak, Paweł Preś, Katarzyna Paczkowska, Joachim Sobczuk, Tomasz Zięba, Jan Kocoń, Maciej Piasecki, Przemysław Kazienko,
• Abstract要約: 推論言語モデル(RLM)は、科学研究の強力なツールとして急速に発展しつつある。 その影響は主に「硬い科学」分野に集中している。 科学の他の分野におけるRLMの採用の遅さや欠如は、研究生産性のギャップを拡大させている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.237953107718848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Reasoning Language Models (RLMs) are rapidly emerging as powerful tools for scientific research, their impact is primarily concentrated in "hard science" fields. The slow -- or lack of -- adoption of RLMs in other branches of science is causing a widening gap in research productivity. In this survey, we provide the first comprehensive analysis of RLM adoption across 28 scientific disciplines following the classification used by the European Research Council (ERC), spanning the Social Sciences and Humanities, Physical Sciences and Engineering, and Life Sciences. We examine how RLMs are developed, evaluated, and applied across disciplines. Furthermore, we introduce a maturity-oriented assessment framework based on available domain-specific development and evaluation resources, revealing substantial disparities in RLM maturity that become even more pronounced when only publicly available resources are considered. Finally, we highlight current implementation paradigms that are gaining popularity across disciplines, current challenges, and future directions in enabling RLM adoption across science.
• Abstract（参考訳）: 推論言語モデル(RLM)は科学研究の強力なツールとして急速に発展しつつあるが、その影響は主に「硬い科学」分野に集中している。 科学の他の分野におけるRLMの採用の遅さや欠如は、研究生産性のギャップを拡大させている。 本調査では、欧州研究評議会(ERC)が使用した分類、社会科学・人文科学・物理科学・工学・生命科学の28分野にまたがるRLM導入の包括的分析を行った。 RLMの開発、評価、適用の仕方について検討する。 さらに、利用可能なドメイン固有の開発および評価資源に基づく成熟度指向のアセスメントフレームワークを導入し、公開リソースのみを考慮すると、RCMの成熟度にはかなりの違いがより顕著になることを示した。 最後に、科学にまたがってRLMの採用を可能にするための分野、現在の課題、今後の方向性にまたがる、現在の実装パラダイムを強調します。

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