Principia：面向科学发现的测试期“假设到原理”构建框架

研究人员提出基于大语言模型（LLM）的科学发现框架 Principia，可在测试期通过比较因果假设自主构建科学原理。该框架能根据新任务的观测结果持续修正假设并重建原理，使科学知识在测试期动态演化。在分子优化、蛋白质工程、基因扰动和分子性质预测基准中，Principia 性能均优于各类基线模型，相关代码已开源。