前向引用监督让大模型生成可执行研究局限
原文标题：Where Research Ideation Begins: Forward-Citation Supervision for Actionable Limitation Generation
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论文聚焦自动科研构思的第一步——从文献中识别可执行的局限。作者发现 LLM 从 0.6B 扩到 32B 更擅长识别而非生成局限，瓶颈在监督信号；据此构建 18,279 条证据关联的 ActLim-Bench，并采用三阶段后训练，生成局限在 64.9% 人类对比中更受偏好。
- 问题
- 自动科研构思中从文献识别可执行局限这一步缺乏监督信号。
- 方法
- 用前向引用构建证据关联监督数据，并采用 SFT、验证器过滤拒绝采样与验证器密集奖励 RL 三阶段后训练。
- 结果
- 生成局限在 64.9% 非平局人类对比中更受偏好，召回率领先现有前沿模型。
- 影响
- 表明瓶颈在监督信号而非模型规模，为科研智能体提供可复用的数据构造路径。
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