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ScholarCatalyst 提出了一个基准测试：184 位论文第一作者标注哪些论文推进了他们已完成的计算机科学研究项目。结果显示，在检索能启发想法的前人工作时，agentic search（基于智能体的检索）以及甚至基于 Claude Fable 5.1 的智能体，其表现都不如简单的 embedding 检索（Recall@20 分别为 0.42 和 0.51，而 embedding 检索为 0.48）。
该论文介绍了FAR，一种人机发现范式，它自动化了从文献中搜索数学问题的过程，并在组合数学的试点中展示了其在识别猜想和解决方案方面的有效性。
ResearchStudio-Idea 是一个技能套件，结合了文献搜索、新颖性检查和模式引导生成，能够产生可追溯的研究提案，该套件基于对1,947篇机器学习会议论文的分析构建而成。
本文提出了一种深度研究（Deep Research）流程，将文献搜索召回率提高了一个数量级，并论证人类引用列表并非可靠的评估基准真实标准。
ScienceClaw 是一个集成 285 项科研技能的 AI 助手框架，将科研全流程模块化封装成 Skill，支持接入 PubMed、Semantic Scholar、ArXiv 等数据库，提供文献检索、论文精读、引用分析、实验设计辅助和写作辅助等功能，适合高阶用户深度定制。