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研究团队提出科学Agent决策基准RD-Bench与模型DCRM
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AI 综述
2026年11月3日，研究团队提出面向科学AI智能体的以决策为中心研究（DCR）范式与DCRM模型。该范式将单个选择作为统一的监督与评测单元。在包含2,000个案例的评测基准RD-Bench上，0.6B参数的状态感知版DCRM取得了89.4%的Top-1准确率，大幅领先DeepSeek-V4.1-Flash的36.4%。
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最新进展11月3日 13:00
研究团队发布科学智能体DCR范式与DCRM模型，并在RD-Bench基准上取得89.4%准确率。报道时间线
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11月3日
- arXiv 人工智能面向科学 AI 智能体的以决策为中心研究（DCR）：校准决策模型与评测基准 RD-Bench
研究提出面向科学 AI 智能体的以决策为中心研究（DCR）范式与 DCRM 模型，将单个选择作为统一的监督与评测单元。在包含 2,000 个案例的 RD-Bench 上，0.6B 状态感知版 DCRM 取得 89.4% 的 Top-1 准确率，远超 DeepSeek-V4.1-Flash 的 36.4%。
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