@ModelScope2022：SciJudge-30B和4B学习预测哪些科学工作将具有更强的引用影响力。许可证：Apache-2.0 30B…

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摘要

ModelScope发布了SciJudge-30B和SciJudge-4B，这两个模型在数百万篇arXiv论文上训练，用于预测引用影响力，达到了超越GPT-5.2和Gemini 3 Pro等更大模型的最先进准确率。

SciJudge-30B和4B学习预测哪些科学工作将具有更强的引用影响力。 许可证：Apache-2.0 30B https://modelscope.ai/models/openmoss/SciJudge-30B-2605… 4B https://modelscope.ai/models/openmoss/SciJudge-4B-2605… https://modelscope.ai/papers/2603.14473… 科学评判准确率：SciJudge-30B在领域内达到80.6%，超越了GPT-5.2、GLM-5和Gemini 3 Pro；SciJudge-4B也优于许多更大的基线模型。 数据信号：基于210万篇arXiv论文和696,758个经过领域与时间匹配的引用偏好对构建。 训练：采用带DAPO损失的GRPO方法和基于引用的成对奖励。
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SciJudge-30B和4B学习预测哪些科学成果将产生更强的引用影响力。 许可协议：Apache-2.0

30B https://modelscope.ai/models/openmoss/SciJudge-30B-2605… 4B https://modelscope.ai/models/openmoss/SciJudge-4B-2605… https://modelscope.ai/papers/2603.14473…

科学裁判准确率：SciJudge-30B在领域内达到80.6%，超越GPT-5.2、GLM-5和Gemini 3 Pro；SciJudge-4B同样优于规模更大的基线模型

数据信号：基于210万篇arXiv论文和69.6万对经过领域和时间匹配的引文偏好数据构建

训练方法：采用基于GRPO的DAPO损失函数及引文配对奖励机制

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