[CL]《RealDeepResearchforAI,Robotics

[CL]《Real Deep Research for AI, Robotics and Beyond》X Zou, J Ye, H Zhang, X Xiang... [UC San Diego & NVIDIA] (2025)

随着人工智能与机器人学研究的爆炸式增长（每年超万篇论文产出），研究者面临着跟踪最新进展的巨大挑战：快速变化的趋势、跨学科研究兴起，以及探索非本专业领域的需求。为此，本文提出了“Real Deep Research”（RDR）——一套通用且系统的科研分析流水线，能够自动识别新兴热点、发掘跨领域合作机会，并为研究者提供具体的切入点。

RDR框架利用大型语言模型（LLMs）和多模态模型，结合领域专家知识，通过四大步骤实现对科研文献的深度解析：

1. 数据准备：从顶级会议和工业平台抓取相关论文（CVPR、CoRL、NeurIPS等），并通过高效LLM筛选聚焦基础模型和机器人领域的文献。

2. 内容推理：依据设定的多维视角（如基础模型的输入、建模、输出、目标与训练方案；机器人研究的传感器、机械体、关节输出、动作空间和环境）细致解读论文内容。

3. 内容投影：将自然语言内容映射到高维嵌入空间，挖掘语义相似性和潜在结构。

4. 嵌入分析：通过聚类、关键词提取与结构化总结，绘制研究领域全貌和趋势图谱。

基于此，RDR成功描绘了AI与机器人领域的研究版图，揭示了诸如远程操控、灵巧操作、开源机器人等新兴热点，而传统强化学习的热度则有所下降。此外，RDR还支持跨领域知识图谱构建，助力研究者发现计算机视觉、自然语言处理、机器学习与机器人学等领域间的交叉创新点。

实证评测显示，RDR生成的领域综述质量优于多款商业大型语言模型工具，嵌入表现也领先于主流无监督主题模型，证明其在自动化科研分析上的领先地位。全文附录提供详尽的各领域调研报告、视角分析与趋势演变，既适合资深专家快速把握前沿，也方便新入门者精准定位研究方向。

RDR的提出，为高速迭代的AI与机器人研究提供了高效、系统、智能的导航工具，极大降低了知识更新的门槛，促进了跨学科合作与创新。欢迎研究者深入探索该框架，共同推动人工智能及相关科学的持续进步。

详细阅读请访问：arxiv.org/abs/2510.20809