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# 评测方法
## 对照设计
PI Research Bench 使用相同任务、语义提示、解码与预算比较模型。当前实验的主对照为:
| 模型 | 原版 | 最终 LoRA |
|---|---|---|
| Qwen/Qwen3.8-27B | 原始权重 | domain 104 步 + semantic 40 步 |
| google/gemma-3-27b-it | 原始权重 | domain 104 步 + semantic 40 步 |
生成子集另评估两种模型各自的 domain 104 步适配器,用于观察训练阶段变化。模型修订和适配器 SHA-256 见 [model_bindings.json](../configs/model_bindings.json)。
## 推理条件
共同设置为单张 A800 80GB、BF16、batch size 1、SDPA、贪心生成、32768 token 上下文。各模型采用原生聊天模板与结束 token,语义消息与工具定义保持一致。
| 任务 | 输出预算 |
|---|---:|
| 生成诊断 | 2048 token/题 |
| 研究证据卡 | 2048 token/题 |
| 引用定位 | 512 token/题 |
| 完整工作流 | 8192 token/调用,65536 token/题 |
工作流最多 20 次模型调用、8 次工具请求、4 次修正、200 个图步骤,每题 3600 秒。四个主臂均使用规则协调、相同工具和服务版本,JEV 关闭。完整预算见 [protocol.json](../configs/protocol.json)。
generation 中的工具任务根据共同对话和历史工具返回生成下一次调用;source 使用完整给定原文与确定性词边界索引。workflow 每题提供四段原文,12 题的 verified_structures 均为空,重点评估文献驱动的研究规划、输入检查和能力边界处理。
## 程序评分
程序评分与科学内容审查分别报告。
- **普通 JSON**:沿用既有解析器,处理 think/EOS 标记与外层代码围栏后,检查 JSON、字段覆盖及参考匹配。
- **文本**:程序检查非空,内容判断使用科学审查记录。
- **工具调用**:使用共同 JSON tool_calls 协议,核对 schema、工具名和参数。解析器严格检查字段、重复键和数值类型。
- **证据卡**:核对来源标识、原文字符区间、引用文字和带单位数值字面量。
- **引用定位**:核对逐字引用、Unicode 码点区间与参考位置。
评分源码位于 [scoring/](../scoring/)。移植时保留原评分逻辑,通过 3696 项参考与合成错误输入的一致性检查,记录见 [package_validation.json](../audits/package_validation.json)。
## 科学内容审查
工作流报告两个终点:交付完整、科学可用交付。内容按来源蕴含、身份/数值/条件、假设与对照、测量设计、执行与能力边界五维评分,每维 0/1/2 分,总分 0–10。
依据原任务、原始来源和实际交付评分,隐藏模型标签并打乱顺序,先锁定评分再解盲。未审项保留 null,未形成最终交付的内容另存过程诊断。量表和审查者身份要求见 [WORKFLOW_RUBRIC.md](WORKFLOW_RUBRIC.md)。
## 配对统计
四项主比较分别为 Qwen 微调前后、Gemma 微调前后、两种原版模型、两种最终 LoRA 模型。生成子集另比较 domain 阶段变化。
生成数据按原始 case_groups 连通分组聚类,来源与工作流按 DOI 聚类,采用 10000 次配对簇 bootstrap。工作流二元终点使用精确 McNemar 检验,对四项主比较与两个终点共八项检验进行 Holm 校正。方案见 [analysis_plan.json](../configs/analysis_plan.json)。
统计细化方案保存于推理进行期间、完整组间分析和科学内容评分之前。分词器原生 token 数分别记录;性能成本比较采用各条记录标明的计时范围,历史复用与新推理的解码/评分计时边界分别列示。
## 当前实验进度
题库、参考答案、程序评分与工作流量表已发布。Qwen/Gemma 对照结果在推理、统一评分和科学内容审查完成后整理发布。数据来源、标注状态和题目审计见 [DATA_NOTES.md](DATA_NOTES.md)。