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AIDB Daily Papers

IdeaTrail:科学的アイデア創出のための全プロセスエージェント軌跡データセット

原題: IdeaTrail: Full-Process Agent Trajectories for Scientific Ideation
著者: Hengquan Guo
公開日: 2026-07-11 | 分野: データセット 科学 研究 cs.AI アイデア生成 AIエージェント

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 科学的アイデア創出の全過程を記録した1,170件のマルチターン軌跡データセットを構築した。
  • 生成器と助言者のループ構造により、現実の論文作成プロセスを反映した高品質なデータを生成した。
  • 本データは科学研究エージェントの学習やプロセス監督、データ構築手法の指針として活用できる。

Abstract

Scientific ideation unfolds over multiple stages, including literature search, paper reading, tool use, claim checking, cross-paper synthesis, brainstorming, rejection of weak directions, and iterative writing. Yet most existing resources capture isolated components or final artifacts rather than the process connecting them. We introduce IdeaTrail, a dataset of 1,170 multi-turn trajectories for scientific ideation and proposal generation. Each trajectory follows a research process from evidence gathering to either idea selection or proposal construction, jointly recording tool use, acquired evidence, intermediate artifacts, and reasoning. IdeaTrail is synthesized from human-selected research papers and proposal artifacts through a Generator--Advisor loop. The Generator produces the visible sequence of actions, observations, and artifact edits, while the Advisor uses the full generation context to check grounding, causal order, naturalness, and leakage from hidden targets. This reverse-to-forward design keeps trajectories aligned with real scientific artifacts while retaining the uncertainty, evidence use, and staged convergence characteristic of research practice. IdeaTrail provides both reusable process supervision and a general recipe for constructing scientific-research-agent data.

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