DiscoveryRSI 论文：27B 模型科学假设命中率 6.3%，超 GPT-6 与 Claude Opus 5
omarsar0 · x · 2026-10-20
PhAI Labs 等机构发布论文 DiscoveryRSI，将递归自我改进（RSI）应用于生命科学领域的科研假设生成，覆盖四个方向。
- 核心结果：27B 模型生成的假设中有 6.3% 与训练截止后发表的研究相吻合，高于 DeepSeek（5.4%）、GLM（2.8%）、GPT-6（2.5%）和 Claude Opus 5（2.3%）。
- 方法：用多智能体进化搜索构建假设树，将选定的研究方向转化为可执行任务；每轮结束后为有贡献的假设分配信用，回放研究流程以发现有效策略与重复失败，并把被接受的改进应用于后续研究。
- 进化行为变化：RSI 使分数从 4.86 升至 5.39，进化/修复动作占比从 77.5% 提高到 91.7%；每次修订的平均人工评分增益为 +0.07，高于对照模型。
论文代码与模型已在 GitHub 和 Hugging Face 开源。
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