OpenFrontiers：开放式科研问题合集与科学再发现基准
英文标题：OpenFrontiers: A Collection of Open Research Problems and a Benchmark for Scientific Rediscovery
大语言模型（LLM）在科研级复杂问题求解中展现出巨大潜力，但目前学术界和工业界仍缺乏系统性的科研难题合集，针对前沿科学问题的评估体系也尚未健全。为此，研究团队推出了 OpenFrontiers，汇集了一系列开放式科学研究难题，并建立了用于评估模型“科学再发现”能力的评测基准。该基准填补了科研级 AI 评测的空白，为推动 AI for Science 及自主科研 Agent 的发展提供了关键的度量工具。
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OpenFrontiers：开放式科研问题合集与科学再发现基准
论文编号：arXiv:2610.37739v1
发布类型：最新论文（Announce Type: new）
摘要
大语言模型（LLM）在解决研究级别（research-level）问题上展现出越来越广阔的前景，然而目前学术界仍缺乏对这类前沿科研问题的全面收录，且在真实科研难度任务上对模型进行评估依然面临诸多挑战。为此，我们推出了 OpenFrontiers——一个开放式前沿科学研究问题的集合，以及用于评估“科学再发现”（Scientific Rediscovery）能力的基准评测集。
BibTeX 引用格式
bibtex @article{openfrontiers2026, title={OpenFrontiers: A Collection of Open Research Problems and a Benchmark for Scientific Rediscovery}, journal={arXiv preprint arXiv:2610.37739}, year={2026} }
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