연구 신규성 평가기
여러분의 연구 아이디어가 정말 새로운 것인지 알아보세요 — 몇 달을 투자하기 전에.
워크플로우
| 단계 | 수행 내용 |
|---|---|
| 연구 아이디어 파싱 | 핵심 구성 요소를 추출합니다: 연구 질문, 가정, 방법, 평가 기준 |
| 선행 연구 검색 | 학술 데이터베이스와 arXiv에서 유사한 질문이나 방법을 다루는 논문을 찾습니다 |
| 구성 요소 비교 | 아이디어와 각 논문 간의 중복을 매핑합니다 — 질문 대 질문, 방법 대 방법 |
| 신규성 분류 | 아이디어를 대부분 중복, 점진적으로 새로움, 또는 명확히 구별됨으로 평가합니다 — 이유와 함께 |
구축 방법
"Build an agent that evaluates PhD research ideas by checking how new they actually are. Break the idea into components, compare each one against prior work, and classify the novelty."
명확한 문제 정의 — 코드나 기술 사양이 아닙니다. MorphMind가 이를 문헌 검색과 시각적 중복 매핑이 포함된 4단계 평가 파이프라인으로 전환했습니다.
챗봇보다 나은 이유
ChatGPT에 "내 연구 아이디어가 새로운가요?"라고 물으면 격려를 받습니다. "흥미로운 방향이네요! ~때문에 새로울 수 있어요..." 그것은 여러분이 필요한 것이 아닙니다. 문제는:
- 실제로 확인하지 않습니다 — 챗봇이 문헌을 검색하지 않고 그럴듯하게 들리는 평가를 생성합니다. 지난달에 무엇이 출판되었는지 모릅니다. 인정받은 느낌이 들지만, "점진적"이라는 이유로 동료 심사에서 거절됩니다.
- "유사한"은 너무 모호합니다 — Google Scholar 같은 도구는 유사한 키워드의 논문을 찾습니다. 하지만 키워드 중복은 기여 중복과 같지 않습니다. 주제가 같더라도 방법이 새로울 수 있습니다. 챗봇은 이 구별을 할 수 없습니다.
- 비교 기록이 없습니다 — 추적 가능한 출처 없이 의견 한 문단을 받습니다. 그 비교가 5편의 논문에 대한 것인지 50편인지? 어느 논문인지? 구체적으로 무엇이 중복되었는지? 검증할 것이 없습니다.
| 문제 | 워크플로우 접근 방식 |
|---|---|
| 챗봇이 평가가 아닌 격려를 제공 | 구체적 중복 매핑이 포함된 구성 요소 수준 비교 |
| 키워드 유사성이 방법 수준의 신규성을 놓침 | 질문, 방법, 가정, 평가를 별도로 비교 |
| 출처 없음, 추적 불가 | 모든 비교가 인용된 중복과 함께 특정 논문에 연결 |
| 하나의 모호한 판정 | 이유가 포함된 명확한 분류 (중복 / 점진적 / 구별) |
프롬프트 예시
Evaluate this: I want to use causal inference to improve sample efficiency in vision-language-action models for robotic manipulation.
My PhD proposal uses graph neural networks for drug-drug interaction prediction. The novelty is combining molecular fingerprints with patient EHR features. How new is this?
I'm proposing optimal transport for single-cell trajectory inference instead of graph-based approaches. Is this distinct enough?
자주 묻는 질문
내 연구 아이디어가 새로운지 어떻게 확인할 수 있나요?
이 에이전트는 아이디어를 구성 요소(질문, 방법, 가정, 평가)로 분해하고, 학술 데이터베이스에서 유사한 연구를 검색하며, 아이디어가 어디서 중복되고 분기하는지 정확히 매핑합니다. 인용된 근거와 함께 명확한 판정 — 중복, 점진적, 또는 구별 — 을 받습니다.
AI가 박사 문헌 검토를 도와줄 수 있나요?
논문을 찾는 것을 넘어, 이 에이전트는 구성 요소 수준에서 여러분의 특정 기여를 선행 연구와 비교합니다. 아이디어의 어떤 측면이 이미 존재하고 어떤 것이 진정으로 새로운지 보여줍니다 — 일반적인 문헌 검색보다 더 집중적입니다.
구성 요소 수준 신규성 분석이란 무엇인가요?
키워드나 주제를 매칭하는 대신, 에이전트는 아이디어와 검색된 각 논문을 구조화된 구성 요소(질문, 방법, 평가)로 분해합니다. 그런 다음 구성 요소 대 구성 요소를 비교하여 실제 중복이 존재하는 곳을 식별하고, 표면적 유사성에 의한 거짓 양성을 피합니다.