用F1赛车与万智牌考验AI科学家：新基准发现AI不缺创意、缺「求真筛选」
牛津大学用F1与万智牌真实世界领域评测AI科学家：AI不缺创意，缺的是筛选与求真能力。
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SciDisco：可扩展的科学发现智能体训练框架——让AI在可验证环境中自主做科研
新框架SciDisco将假设、数据集、隐藏证据图与验证器编译为过程可验证环境，以回合级强化学习训练科学发现智能体，14B模型已达领域最优。
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Chem World：80万分子级大规模基准与物理信息框架，构建可信AI化学
Chem World整合17个数据集、80万分子样本，结合物理信息神经网络Mixture-PINN，构建可信的AI化学性质预测平台。
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ATLAS：面向非晶材料玻尔兹曼采样的基础神经采样器
ATLAS：非晶材料玻尔兹曼采样基础模型——500倍效率提升，统一在单一框架内实现采样、热力学估计与逆向设计。
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SciReasoner：多模态科学基础模型实现跨学科结构推理
SciReasoner多模态科学基础模型实现跨蛋白质、分子和晶体的原生结构推理，86项基准67项最先进，专家评价98%优于或达前沿LLM水平。