只會搵相似論文，已經唔足夠判斷 AI scientist 是否真係理解研究想法。IdeasHaveGenomes 把科學點子當成有 lineage 的對象去看，屬於 benchmark／數據集類型的項目，針對的正是 Auto Research 入面最難驗證的一環：模型能否講清楚一個 idea 由邊度嚟、點樣修補舊限制，最後點解值得延伸。
現有做法好多時集中在 related paper retrieval、proposal writing，或者用開放式生成結果做人手印象分。作者認為呢種範式捉唔到 inheritance tracing 同 evolutionary reasoning，所以提出 IdeaGene-Bench（IG-Bench），把任務分成封閉式測試 IG-Exam，同埋用 Population-Evolution Score（PES）評分的 IG-Arena，前者問理解是否精準，後者先看生成內容有冇 lineage 根據。
項目的可取之處，在於它唔只問「像不像新點子」，而係追問 Heredity、Variation、Selection 有冇成立。資料規模亦算完整，包括 1,961 條 golden lineage traces、1,085 個 Idea Genome objects、920 筆 GenomeDiff records，覆蓋 10 個 scientific domains；IG-Exam 進一步拆成 42 類 task、1,029 個 closed-form instances，適合做可重覆比較。
- IG-Exam 主要測 abstraction、inheritance tracing、evolutionary reasoning、lineage verification
- IG-Arena 針對開放式提案生成，用 PES 檢查血統延續與變化是否合理
- 項目可用 OpenAI-compatible API 跑 smoke test 或完整評測，不一定綁死單一模型
- 現有結果反映難度高，最佳 IG-Exam exact accuracy 只有 27.3%，最佳 T4 verification 為 17.4%
- 榜單涵蓋 GPT、Claude、Qwen、Gemini、DeepSeek，以及 AI Scientist v2、Codex、Claude Code 等系統
部署理解上，這不是拿來直接替代研究助手的成品工具，而是用來測試模型或 agent workflow 是否真的具備「科研點子血統推理」能力。較適合做 AI scientist、research agent、proposal generation pipeline 的團隊評測基準；想比較不同模型、judge 組合，或者檢查生成提案有冇沿住正確 lineage 發展，這個項目比一般文字基準更有辨識度。