arXiv cs.AI·27 天前★ 2

ShadowMiner v1：自动发现研究问题与假设的九阶段系统

原文标题：ShadowMiner v1 - An Experience Report on Implementing and Measuring a Problem-and-Hypothesis Discovery Engine

重要度 2/5 · AI 综合评估报道影响力与新鲜度，4–5 分为高价值资讯。

AI 智能摘要

ShadowMiner v1 是一个从 AI 论文中自动发现研究问题并生成假设的系统，采用九阶段流水线。它将文档结构化为知识图谱并识别其中的图缺口，即研究中的结构性盲点，再将这些缺口纳入 LLM 生成提示。生成的假设会经过查重、质量评分和事实溯源验证。该报告不提出新的生成或评估技术，而是分享实现经验并衡量各环节的实际贡献。

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问题: 如何从 AI 论文中自动发现研究问题并生成可验证的假设。
方法: 九阶段流水线：把文档结构化为知识图谱、找图中结构性盲点（graph gap），将缺口注入 LLM 生成提示，再对假设做查重、质量评分与事实溯源。
结果: 未给出量化结果。
影响: 提供一套可复用的研究选题自动化工程经验，适合做文献调研或科研辅助工具的人参考。