RAP基准：LLM研究注意力预测能力评测
原文标题：RAP: Research Attention Prediction Reveals Target-Conditioned Evidence Acquisition Biases
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论文提出研究注意力预测（RAP）滚动基准，覆盖278个AI/ML领域与1,390个回合，要求LLM智能体在时间受限的arXiv语料中检索并预测未来六个月八个研究方向论文占比。结果显示搜索通常有帮助，但四个诊断模型在组合准确率上均不如精确计数EWMA基线。研究揭示状态延续优于直接预测、冻结证据回放等瓶颈，对Qwen3-4B微调可提升预测相关性0.105。
- 问题
- LLM作为研究智能体时，难以评估其追踪研究热点变化的能力。
- 方法
- 提出滚动基准RAP，让智能体在时间受限的arXiv语料中检索并预测未来六个月方向占比。
- 结果
- 四个诊断模型组合准确率均不如精确计数EWMA基线；微调Qwen3-4B使预测Spearman相关提升0.105。
- 影响
- 提醒做趋势预测或研究助手的团队：简单计数基线仍难超越，别高估LLM的预测能力。
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