科学发现旗舰工作
突破级
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这篇论文把 AI for Science 的一个关键问题形式化：模型不仅能总结已有科学，还能否在受控知识截止条件下预测未来科学进展。
作者提出 CUSP（Cutoff-conditioned Unseen Scientific Progress），覆盖 4,760 个科学事件，并从 feasibility assessment、mechanistic reasoning、generative solution design 和 temporal prediction 评估模型。
结果显示前沿模型能在候选方向中识别一定可行性，但难以可靠判断某项突破是否会实现，也系统性误判发生时间。
它值得正式收录，因为它把“AI 是否能预测科学进步”变成了可评测接口，为自动化科研、科学发现 agent 和 research forecasting 提供了重要基准。