arXiv cs.MA· Diya Mirji, Tiffany Degbotse, Sharmil Nanjappa, Jiayi Zhou, Vishnu Manoj, Vihaan Nama, Boyuan Chen, Lee Tiedrich, Christopher Bail, David W. Johnston, Walter Sinnott-Armstrong, Brinnae Bent·· 10 小时前AI 评分29
aïra：面向跨学科科学协作重新设计 AI 研究助手
A\"ira: Rethinking AI Research Assistants for Interdisciplinary Science
AI 导读
一篇愿景论文提出 AI 研究助手应从优化个人工作流转向服务跨学科团队，并介绍了名为 aïra 的系统。aïra 不止做摘要或问答，而是识别学科视角、翻译术语、标注假设并综合协作研究机会。论文阐述了其设计原则与系统架构，并通过跨学科研究会议展示输出，该文已被 AIAS 2026 接收。
正文 · AI 翻译
作者：Diya Mirji、Tiffany Degbotse、Sharmil Nanjappa、Jiayi Zhou、Vishnu Manoj、Vihaan Nama、Boyuan Chen、Lee Tiedrich、Christopher Bail、David W. Johnston、Walter Sinnott-Armstrong、Brinnae Bent
摘要：科学发现日益依赖跨学科团队，其成员贡献各自不同的专业知识、概念框架、词汇、假设和证据标准。当今的 AI 研究助手主要旨在通过文献综述、写作辅助、编码和数据分析来支持个体研究人员。尽管这些能力提升了个人生产力，但它们对整合跨学科知识所需的协作推理几乎不提供支持。在这篇愿景论文中，我们认为 AI 研究助手应当从优化个人工作流的工具，演进为面向跨学科团队设计的系统。我们提出 aïra，一个围绕这一理念构建的 AI 研究助手。aïra 并非仅专注于摘要或问答，而是识别学科视角、转换术语、突出假设，并综合协作研究机会。本文提出一个愿景，描述 aïra 背后的设计原则，呈现其系统架构，通过跨学科研究会议说明其输出，并概述支持协作式学术研究的 AI 系统的未来研究方向。
| 评论： | 已被 AIAS 2026 接收 |
| 主题： | 人机交互（cs.HC）；多智能体系统（cs.MA） |
| 引用格式： | arXiv:2607.12736 [cs.HC] |
| （或本版本使用 arXiv:2607.12736v2 [cs.HC]） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.12736 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
提交历史
来自：Brinnae Bent [查看邮箱]
[v1]
2026年7月14日 星期二 13:06:49 UTC（238 KB）
[v2]
2026年11月6日 星期五 16:44:07 UTC（241 KB）
来源：arXiv cs.MA · arxiv.org