隨著人工智能技術(shù)在科研領(lǐng)域的滲透，如何科學(xué)評(píng)估AI研究助手的能力成為學(xué)界關(guān)注的核心問題。上海人工智能實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合清華大學(xué)、香港科技大學(xué)（廣州）及牛津大學(xué)等機(jī)構(gòu)，通過創(chuàng)新性的學(xué)術(shù)講座場(chǎng)景評(píng)測(cè)方法，構(gòu)建了名為DeepResearch Arena的評(píng)測(cè)體系，為AI研究能力評(píng)估提供了全新范式。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

傳統(tǒng)評(píng)測(cè)方式存在明顯缺陷：基于文獻(xiàn)的問題可能被AI提前"記憶"，人工設(shè)計(jì)題目則面臨覆蓋面不足的困境。研究團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)講座中自然產(chǎn)生的開放性問題更能反映真實(shí)科研過程。這類場(chǎng)景中，研究者會(huì)實(shí)時(shí)提出未解決的疑問、探討跨學(xué)科可能性，這種動(dòng)態(tài)的思維碰撞過程未被納入現(xiàn)有AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)，有效避免了數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

核心突破在于MAHTG（多智能體分層任務(wù)生成）系統(tǒng)的開發(fā)。該系統(tǒng)通過四重篩選標(biāo)準(zhǔn)——新穎性、可探索性、挑戰(zhàn)性和可驗(yàn)證性，從講座轉(zhuǎn)錄文本中精準(zhǔn)提取研究靈感。例如，當(dāng)教授討論算法處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的瓶頸時(shí)，系統(tǒng)會(huì)將其歸類為"局限性"類型，并生成改進(jìn)算法的具體任務(wù)。這種分類機(jī)制確保生成的任務(wù)覆蓋文獻(xiàn)綜述、方法設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)評(píng)估等完整研究鏈條。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

研究團(tuán)隊(duì)收集了12個(gè)學(xué)科領(lǐng)域的200余場(chǎng)講座錄音，通過MAHTG系統(tǒng)生成超萬個(gè)研究任務(wù)，構(gòu)建了迄今最大規(guī)模的跨學(xué)科評(píng)測(cè)數(shù)據(jù)集。在任務(wù)生成環(huán)節(jié)，系統(tǒng)采用Elo評(píng)分機(jī)制進(jìn)行質(zhì)量排序：初始設(shè)定1200分基礎(chǔ)值，通過原創(chuàng)性、清晰度等指標(biāo)的多輪比對(duì)，最終篩選出最高質(zhì)量的評(píng)測(cè)任務(wù)。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

評(píng)估體系創(chuàng)新性地采用雙維度框架：關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)齊評(píng)估（KAE）通過比對(duì)AI引用資料與回答內(nèi)容，計(jì)算支持率、沖突率和遺漏率；自適應(yīng)清單評(píng)估（ACE）則針對(duì)開放性任務(wù)，動(dòng)態(tài)生成包含方法論嚴(yán)謹(jǐn)性、技術(shù)準(zhǔn)確性等維度的評(píng)價(jià)清單。這種設(shè)計(jì)既保證了客觀性，又兼顧了研究任務(wù)的創(chuàng)造性特征。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，主流AI模型在真實(shí)研究場(chǎng)景中表現(xiàn)差異顯著。O4-mini深度研究版在主觀評(píng)估中獲4.03分，展現(xiàn)較強(qiáng)綜合能力；GPT-4.1雖事實(shí)精確性突出，但連貫性不足；Gemini-2.5-flash版本信息覆蓋全面，卻存在效率權(quán)衡問題。特別值得注意的是，所有模型在假設(shè)生成、跨學(xué)科方法設(shè)計(jì)等高階任務(wù)中均暴露明顯短板。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

為確保評(píng)測(cè)公正性，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)泄露檢測(cè)：將任務(wù)切割為提示和待續(xù)寫部分，通過字符串相似度、TF-IDF余弦相似度及詞匯重疊率的三重驗(yàn)證，確認(rèn)所有模型未出現(xiàn)記憶化復(fù)現(xiàn)。人工評(píng)估對(duì)比實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步證明，自動(dòng)評(píng)估系統(tǒng)與專家判斷的Spearman相關(guān)系數(shù)達(dá)0.84，展現(xiàn)出高度一致性。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

該研究揭示，當(dāng)前AI在事實(shí)檢索層面已具相當(dāng)能力，但在創(chuàng)造性思維、跨領(lǐng)域整合等核心科研能力上仍有提升空間。例如Grok-4模型在英語任務(wù)中支持率達(dá)83.3%，中文任務(wù)卻驟降至62.1%，凸顯多語言泛化能力的局限。這種差異化的表現(xiàn)分析，為AI研究助手的優(yōu)化方向提供了精準(zhǔn)指引。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

論文提出的評(píng)測(cè)方法已通過arXiv平臺(tái)公開（編號(hào)2509.01396v1），其創(chuàng)新價(jià)值不僅在于技術(shù)實(shí)現(xiàn)，更在于構(gòu)建了接近真實(shí)科研環(huán)境的評(píng)估框架。這種從"靜態(tài)試題"到"動(dòng)態(tài)研討"的轉(zhuǎn)變，或?qū)⑼苿?dòng)AI從輔助工具向真正研究伙伴的演進(jìn)。對(duì)于科研工作者而言，這意味著未來可能獲得更智能的協(xié)作伙伴；對(duì)于AI開發(fā)者，則明確了算法改進(jìn)的重點(diǎn)方向。t4h28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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