4300万论文、30亿三元组，科研Agent实现多视角创新评估¶
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当科研 Agent 越来越会生成 idea，真正稀缺的能力，开始变成判断什么值得做。
当大模型深度介入科研流程后，研究想法的生成门槛被显著降低，科研产出随之呈现出爆发式增长。与此同时，全球科研论文数量持续快速攀升，新的方法与观点以前所未有的密度不断涌现。
在这一背景下，如何在海量候选研究中可靠地识别真正具有科学价值、可验证性与长期影响力的创新，已成为科研智能体时代亟需解决的核心问题。
围绕这一关键问题，我们近期推进了两项研究工作：
其一是 ICML 2026 论文 InnoEval ，将科研 idea evaluation 形式化为一个以外部知识为支撑、依赖多视角推理与证据对齐的系统性决策问题；
其二是 SciAtlas ，构建覆盖多学科的大规模科学知识图谱基础设施，并进一步封装为可被智能体调用的结构化科研技能，从而支持文献检索、idea grounding、创新评估、研究趋势分析以及研究者画像等一系列上层科研任务。
为什么需要 InnoEval？
过去一年，AI Scientist、Research Agent、自动化科学发现等方向发展得非常快。大模型已经可以帮助我们读论文、找相关工作、提出研究假设，甚至自动生成实验计划和论文草稿。
科研流程里“生成”的能力被迅速放大，新的问题也随之出现：当 idea 越来越多，谁来判断它们？
一个研究想法是否值得做，不能只看一句话是否新颖，也不能只依赖单个模型给出的主观打分。真正的科研评估通常需要回答一组更复杂的问题：
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这个想法是否已经被别人做过？
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它和已有工作的差异到底在哪里？
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方法假设是否成立，实验是否可行？
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如果做成了，是否会对领域产生真实影响？
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当前表述是否清晰，是否能被同行理解和复现？
这也是我们提出 InnoEval 的出发点：科研创新评估不是简单的 LLM-as-a-Judge，而是一个需要外部知识、专家