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本文提出了EvoTree，一个从引用图自动生成科学进化树的框架，在跨AI子领域的新的标注基准上达到了最先进的性能。

介绍了深度研究预训练（DRP），一种离线框架，从引文和超链接证据结构中生成搜索-打开-撰写轨迹。在1B token上预训练的Qwen3-14B模型在深度研究基准测试中优于匹配的无DRP基线，即使使用较少的监督微调数据也是如此。

提出研究图谱（GoR），一种监督微调方法，利用引文演化图作为监督信号，用于基于大语言模型的研究想法生成，在基于gpt-4o的基线上取得了最先进的结果。