科研領域長期面臨一個棘手難題：大量學術論文的實驗結果難以被同行復現。這種現象如同一位廚師拿到一份模糊的食譜，關鍵步驟和調料比例缺失，導致無法還原出原汁原味的菜肴。針對這一困境，浙江大學研究團隊聯合螞蟻集團研發出一套名為"可執行知識圖譜"（XKG）的創新系統，為AI自動復現科研成果提供了突破性解決方案。

傳統復現方式猶如在沒有說明書的情況下組裝復雜機械。研究人員需要從論文中拼湊實現細節，查找零散代碼片段，還要理解大量背景知識。更嚴重的是，超過60%的論文會省略關鍵技術參數，這種信息缺失導致復現成功率不足30%。現有AI系統在處理這類任務時存在三大短板：無法挖掘引用文獻中的深層技術細節、忽視代碼實現中的隱含知識、缺乏結構化知識表示方法。

XKG系統通過構建層次化的多關系圖結構，創造性地解決了這些問題。該系統包含論文節點、技術節點和代碼節點三類核心要素，形成類似建筑圖紙的立體知識架構。論文節點存儲研究的基本信息，技術節點分解為可獨立使用的功能模塊，代碼節點則包含完整的實現方案和測試腳本。三種節點通過結構邊和實現邊相互連接，形成既包含理論框架又具備操作指南的完整知識體系。

系統構建過程實現全自動化運作。在語料準備階段，針對每篇目標論文，系統會通過引用關系篩選五篇核心參考文獻，同時使用技術關鍵詞檢索更多相關研究。經過嚴格篩選后，系統從42篇精選論文中提取出59萬余個標記，構建起初始知識庫。技術提取環節采用大語言模型將研究方法分解為層次樹結構，代碼模塊化階段則通過智能檢索將分散的代碼片段整合為可執行組件，最后經過自我調試循環確保代碼質量。

實際應用中，XKG系統展現出顯著優勢。在高層規劃階段，AI智能體通過訪問論文節點快速掌握研究框架；在底層實現階段，系統根據需求提供精準的技術-代碼配對信息。這種雙階段工作模式使復現效率提升40%以上。特別在PaperBench基準測試中，集成XKG的o3-mini模型系統性能提升達10.9%，在分析性論文復現任務中甚至取得24.26%的突破性進展。

案例分析揭示了系統的工作機理。以MU-DPO論文復現為例，傳統方法生成的代碼僅包含基礎框架和占位符函數，而XKG支持的智能體能夠輸出完整的功能模塊，包括算法邏輯、參數配置和測試樣例。這種轉變源于系統提供的信息粒度從宏觀概述細化到具體實現，使AI具備了模塊化開發能力。不過研究也發現，對于創新性較強的方法論論文，系統效果會受到現有知識庫覆蓋范圍的限制。

該系統的技術突破體現在多個維度。其代碼驅動的知識組織原則確保每個技術概念都有可執行代碼支撐，多粒度檢索機制支持不同工作階段的信息需求，嚴格的質量控制流程通過雙重驗證保證知識可靠性。模塊化設計使系統能靈活集成到各類AI框架中，完全自動化的構建流程則為大規模知識管理提供了可行方案。

這項研究對科研生態產生深遠影響。年輕研究者可借助系統快速掌握復雜技術實現，資深學者能夠加速新想法的驗證周期。產業界應用前景同樣廣闊，系統可提升AI在專業領域的知識轉化效率，促進產學研深度融合。當前系統仍存在改進空間，研究團隊正著力擴大知識覆蓋范圍，優化代碼生成算法，并探索跨學科知識融合方法。

對于希望深入了解該技術的讀者，完整研究論文已上傳至arXiv平臺（編號2510.17795v1）。論文詳細記錄了系統架構、實驗設計和性能數據，為科研人員提供了可復現的技術方案。這項創新標志著科研知識管理進入智能化新階段，為應對信息爆炸時代的挑戰提供了有效工具。