科研领域长期面临一个棘手难题：大量学术论文的实验结果难以被同行复现。这种现象如同一位厨师拿到一份模糊的食谱，关键步骤和调料比例缺失，导致无法还原出原汁原味的菜肴。针对这一困境，浙江大学研究团队联合蚂蚁集团研发出一套名为"可执行知识图谱"（XKG）的创新系统，为AI自动复现科研成果提供了突破性解决方案。
传统复现方式犹如在没有说明书的情况下组装复杂机械。研究人员需要从论文中拼凑实现细节，查找零散代码片段，还要理解大量背景知识。更严重的是，超过60%的论文会省略关键技术参数，这种信息缺失导致复现成功率不足30%。现有AI系统在处理这类任务时存在三大短板：无法挖掘引用文献中的深层技术细节、忽视代码实现中的隐含知识、缺乏结构化知识表示方法。
XKG系统通过构建层次化的多关系图结构，创造性地解决了这些问题。该系统包含论文节点、技术节点和代码节点三类核心要素，形成类似建筑图纸的立体知识架构。论文节点存储研究的基本信息，技术节点分解为可独立使用的功能模块，代码节点则包含完整的实现方案和测试脚本。三种节点通过结构边和实现边相互连接，形成既包含理论框架又具备操作指南的完整知识体系。
系统构建过程实现全自动化运作。在语料准备阶段，针对每篇目标论文，系统会通过引用关系筛选五篇核心参考文献，同时使用技术关键词检索更多相关研究。经过严格筛选后，系统从42篇精选论文中提取出59万余个标记，构建起初始知识库。技术提取环节采用大语言模型将研究方法分解为层次树结构，代码模块化阶段则通过智能检索将分散的代码片段整合为可执行组件，最后经过自我调试循环确保代码质量。
实际应用中，XKG系统展现出显著优势。在高层规划阶段，AI智能体通过访问论文节点快速掌握研究框架；在底层实现阶段，系统根据需求提供精准的技术-代码配对信息。这种双阶段工作模式使复现效率提升40%以上。特别在PaperBench基准测试中，集成XKG的o3-mini模型系统性能提升达10.9%，在分析性论文复现任务中甚至取得24.26%的突破性进展。
案例分析揭示了系统的工作机理。以MU-DPO论文复现为例，传统方法生成的代码仅包含基础框架和占位符函数，而XKG支持的智能体能够输出完整的功能模块，包括算法逻辑、参数配置和测试样例。这种转变源于系统提供的信息粒度从宏观概述细化到具体实现，使AI具备了模块化开发能力。不过研究也发现，对于创新性较强的方法论论文，系统效果会受到现有知识库覆盖范围的限制。
该系统的技术突破体现在多个维度。其代码驱动的知识组织原则确保每个技术概念都有可执行代码支撑，多粒度检索机制支持不同工作阶段的信息需求，严格的质量控制流程通过双重验证保证知识可靠性。模块化设计使系统能灵活集成到各类AI框架中，完全自动化的构建流程则为大规模知识管理提供了可行方案。
这项研究对科研生态产生深远影响。年轻研究者可借助系统快速掌握复杂技术实现，资深学者能够加速新想法的验证周期。产业界应用前景同样广阔，系统可提升AI在专业领域的知识转化效率，促进产学研深度融合。当前系统仍存在改进空间，研究团队正着力扩大知识覆盖范围，优化代码生成算法，并探索跨学科知识融合方法。
对于希望深入了解该技术的读者，完整研究论文已上传至arXiv平台（编号2510.17795v1）。论文详细记录了系统架构、实验设计和性能数据，为科研人员提供了可复现的技术方案。这项创新标志着科研知识管理进入智能化新阶段，为应对信息爆炸时代的挑战提供了有效工具。
