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NewtonBench
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LLM通过“探索-承诺”协议改进科学定律发现
一篇新研究论文介绍了一种旨在提高使用大型语言模型进行科学定律发现效率的“探索-承诺”协议。该协议包括LLM提出假设，规划器收集测量数据，以及最终提示根据观察结果综合定律。该方法在12个物理模块的576次NewtonBench试验中进行了测试，与基线方法相比，所需的测量次数显著减少，从而大大降低了GPT-4.1-mini和GPT-4.1等模型的错误率。
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LLM-AutoSciLab 通过主动实验推进科学发现
研究人员开发了LLM-AutoSciLab，这是一个新颖的框架，通过整合假设生成和主动实验来增强科学发现。该闭环系统迭代地提出假设，选择信息性实验来完善假设，并根据收集到的证据更新其理解。该框架在新的数据集ActiveSciBench-Chem和ActiveSciBench-GRN上进行了评估，在化学和基因调控网络相关的任务中表现出优于现有方法和更高的样本效率。