https://techllm.github.io/tags/ai-for-science-/-benchmark/Recent content in AI for Science / Benchmark on TechLLMHugokoSat, 17 Oct 2026 07:32:17 +0900https://techllm.github.io/posts/can-llms-discover-scientific-laws-in-real-and-parallel-worlds/Sat, 17 Oct 2026 07:32:17 +0900https://techllm.github.io/posts/can-llms-discover-scientific-laws-in-real-and-parallel-worlds/SCILAWS-BENCH는 381편의 과학 논문과 약 800만 개의 실측 자료를 바탕으로 118개 문제, 291개 후보 법칙을 모은 평가 벤치마크다. 실제 자료를 분석하는 SCILAWS-REAL과, 실제 자료의 잡음 특성을 반영한 가상 실험 세계에서 새로 만든 숨은 법칙을 찾는 SCILAWS-PARALLEL을 함께 제공한다. 아홉 개 모델의 평가에서 예측 성능이 과학적 타당성을 보장하지 않으며, 모델은 알려진 법칙을 재현하는 것보다 새로운 구조를 찾는 데 어려움을 겪고, 여러 후보 중 좋은 답을 고르는 데도 한계를 보였다.