כתבה
arXiv cs.AI ·
כריית ניבוי: מדידת התקדמות התיאורים המדעיים לקטעי ניסוי
Predictive Credit: Measuring What Scientific Explanations Add to Experimental Forecasts
במאמר זה, נבדקה השפעת התיאורים המדעיים על קטעי ניסוי. נבדקה גם השפעת התיאורים על קטעי ניסוי בתחומים שונים, כגון טכנולוגיית המודלים DeepSeek.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.00314v1 Announce Type: new Abstract: Research agents explain planned experiments. We measure predictive credit with paired forecasts sharing an intervention, forecaster, and outcome while varying description, matched explanation, and donor context. Five checks track commitment, delivery, predictive gain, alignment, and known-signal uptake. Across 336 prospective states in controlled learning, 12 Tox21 endpoints, and 24 OpenML tasks, v5's frozen credit decision was inconclusive. Tox21's preregistered ROC AUC interval-score harm test was unmet ($D-M=-.0026$, 95 percent interval [$-.0174$, .0104]); OpenML's joint formation, point-equivalence, and repeatability rule was unmet. Matched point-accuracy gains over description remained unconfirmed, and Tox21/OpenML seed-donor intervals s
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית