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本文提出一种配对预测协议，用于衡量科学解释对实验预测的额外价值，并在 Tox21 与 OpenML 基准上测试；结论是自然解释的预测信用在测试分辨率下仍未得到确认，而 DeepSeek V4 系列模型的解释卡可降低部分次级漂移。

本文介绍了SCoR，一种用于预测科学概念之间关系的层次框架，其中包含一个基准和模型，通过预测类型化关系来改进研究方向的发现。

介绍了SciPaths，这是一个用于预测实现目标科学发现所需的关键贡献的基准，并评估了前沿和开放权重语言模型，发现从贡献反向推理到关键构建块的能力仍有显著提升空间。