论文提出研究世界模型，可模拟研究决策的假设后果。
资讯摘要
论文提出“研究世界模型”，将研究领域视为可施加干预的动力系统，并以电力工程为对象、基于110万篇论文构建。模型用蒸馏语言模型把论文读成角色化概念，用图-时序神经网络学习概念网络演化，并从发表记录的自然实验中学习干预效应。在时间留出测试中，它能提前数年预测概念增长和首次方法-目标配对，多数设置优于调优的机器学习基线。
要点速读
- 论文用110万篇电力工程论文构建研究世界模型，将领域建模为可干预的动力系统。
- 模型由蒸馏语言模型抽取角色化概念、图-时序神经网络学习网络演化，并从自然实验估计干预效应。
- 时间留出测试中，模型提前数年预测概念增长与首次方法-目标配对，多数设置优于调优基线；27B语言模型将自然语言问题编译为可执行动作，答案获独立语言模型评委4.1/5忠实度评分。
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采集于 2026/11/5 08:00:38（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。