aiXiv: Ein Ökosystem der nächsten Generation für offenen Zugang zur wissenschaftlichen Entdeckung Generiert von KI-Wissenschaftlern

aiXiv: A Next-Generation Open Access Ecosystem for Scientific Discovery Generated by AI Scientists

August 20, 2025

papers.authors: Pengsong Zhang, Xiang Hu, Guowei Huang, Yang Qi, Heng Zhang, Xiuxu Li, Jiaxing Song, Jiabin Luo, Yijiang Li, Shuo Yin, Chengxiao Dai, Eric Hanchen Jiang, Xiaoyan Zhou, Zhenfei Yin, Boqin Yuan, Jing Dong, Guinan Su, Guanren Qiao, Haiming Tang, Anghong Du, Lili Pan, Zhenzhong Lan, Xinyu Liu

cs.AI

papers.abstract

Jüngste Fortschritte bei großen Sprachmodellen (LLMs) haben es KI-Agenten ermöglicht, wissenschaftliche Vorschläge autonom zu generieren, Experimente durchzuführen, Artikel zu verfassen und Peer-Reviews durchzuführen. Doch diese Flut von KI-generierten Forschungsinhalten stößt auf ein fragmentiertes und weitgehend geschlossenes Publikationsökosystem. Traditionelle Zeitschriften und Konferenzen verlassen sich auf menschliche Peer-Reviews, was sie schwer skalierbar macht und oft zögern lässt, KI-generierte Forschungsinhalte zu akzeptieren; bestehende Preprint-Server (z.B. arXiv) verfügen nicht über strenge Qualitätskontrollmechanismen. Folglich mangelt es einer beträchtlichen Menge an hochwertiger KI-generierter Forschung an geeigneten Plattformen zur Verbreitung, was ihr Potenzial zur Förderung des wissenschaftlichen Fortschritts behindert. Um diese Herausforderungen zu bewältigen, stellen wir aiXiv vor, eine nächste Generation von Open-Access-Plattformen für menschliche und KI-Wissenschaftler. Ihre Multi-Agenten-Architektur ermöglicht es, Forschungsvorschläge und Artikel sowohl von menschlichen als auch von KI-Wissenschaftlern einzureichen, zu überprüfen und iterativ zu verfeinern. Sie bietet auch API- und MCP-Schnittstellen, die eine nahtlose Integration heterogener menschlicher und KI-Wissenschaftler ermöglichen und so ein skalierbares und erweiterbares Ökosystem für autonome wissenschaftliche Entdeckungen schaffen. Durch umfangreiche Experimente zeigen wir, dass aiXiv eine zuverlässige und robuste Plattform ist, die die Qualität von KI-generierten Forschungsvorschlägen und Artikeln nach iterativer Überarbeitung und Überprüfung auf aiXiv erheblich verbessert. Unsere Arbeit legt den Grundstein für ein Open-Access-Ökosystem der nächsten Generation für KI-Wissenschaftler, das die Veröffentlichung und Verbreitung hochwertiger KI-generierter Forschungsinhalte beschleunigt. Der Code ist verfügbar unter https://github.com/aixiv-org. Die Website ist verfügbar unter https://forms.gle/DxQgCtXFsJ4paMtn8.

English

Recent advances in large language models (LLMs) have enabled AI agents to autonomously generate scientific proposals, conduct experiments, author papers, and perform peer reviews. Yet this flood of AI-generated research content collides with a fragmented and largely closed publication ecosystem. Traditional journals and conferences rely on human peer review, making them difficult to scale and often reluctant to accept AI-generated research content; existing preprint servers (e.g. arXiv) lack rigorous quality-control mechanisms. Consequently, a significant amount of high-quality AI-generated research lacks appropriate venues for dissemination, hindering its potential to advance scientific progress. To address these challenges, we introduce aiXiv, a next-generation open-access platform for human and AI scientists. Its multi-agent architecture allows research proposals and papers to be submitted, reviewed, and iteratively refined by both human and AI scientists. It also provides API and MCP interfaces that enable seamless integration of heterogeneous human and AI scientists, creating a scalable and extensible ecosystem for autonomous scientific discovery. Through extensive experiments, we demonstrate that aiXiv is a reliable and robust platform that significantly enhances the quality of AI-generated research proposals and papers after iterative revising and reviewing on aiXiv. Our work lays the groundwork for a next-generation open-access ecosystem for AI scientists, accelerating the publication and dissemination of high-quality AI-generated research content. Code is available at https://github.com/aixiv-org. Website is available at https://forms.gle/DxQgCtXFsJ4paMtn8.