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标签：LLM微调×
6月30日
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09:58arXiv cs.AI@Songyang Gao, Yinghui Xia, Siyi Liu, Hui Xiong
精选
现有 LLM 生成研究想法的方法多依赖静态文献检索或复杂提示工程，忽略了文献间的结构关系。研究者提出 Graphs of Research (GoR)，通过提取每篇种子论文的 2 跳引用邻居，从引用位置、频率、前驱链接和发表时间推导关系，构建论文演化有向无环图 (DAG)。他们从五大 ML/NLP 会议收集数据，微调 Qwen2.5-7B-Instruct-1M 模型，在头对头 LLM 裁判锦标赛中击败 gpt-4o 基线，达到 SOTA。该方法证明了引文演化图作为监督信号的有效性，有望降低自动化科学创新的门槛。
论文研究想法生成引文演化图LLM微调自动化科研Qwen2.5
推荐理由：做自动化科研或 AI 辅助创新的研究者，可以试试用引文关系图替代静态检索来激发 LLM 的创意，GoR 直接开源了数据和微调方法。
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