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Principia：LLM驱动的测试时科学假设与原则构建框架
Principia: Test-Time Hypotheses to Principle Construction for Scientific Discovery
导读
Principia是一种基于LLM的框架，在测试时从相关输入及观察结果构建比较因果假设，再将反复出现的关系归纳为可随新观察持续修订的科学原则。该框架在分子优化、蛋白工程、基因扰动和分子性质预测基准上优于依赖内部知识、外部来源或经验总结的基线，生成的原则具有合理性，并与科学文献一致。代码见 https://github.com/DongkiKim95/Principia。
推荐理由
Principia将相关输入与观察转为比较因果假设，再归纳为可随新观察更新的科学原则，并在四类生物医学基准上优于所列基线。
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