Full landing page: rationale, measured findings, participation, metrics, submission terms

Adds a sister-benchmark strip, a rationale section with the audit that motivated the spec, three cards for what this benchmark measured itself, a three-step participation guide, metric definitions, and an explicit statement of how submissions are handled. Nine sections, both languages.

i18n.js

@@ -104,7 +104,68 @@ ko: {
   loadFail: "화면을 불러오지 못했습니다.",
   dataNote: "모든 부문은 ChEMBL_37 에서 구축했으며 최초 보고 연도를 기준으로 시간 분할했습니다. " +
             "배포되는 테스트셋은 구조만 포함하며 라벨은 포함하지 않습니다.",
-  srcLabel: "데이터 출처"
+  srcLabel: "데이터 출처",
+
+  sib: "자매 시험대",
+  sibOdc: "AI가 찾아낸 신약 후보 물질을 계산 검증합니다",
+  sibOmc: "전고체 배터리 신소재를 찾는 시험대입니다",
+
+  secWhy: "왜 만들었는가",
+  why1: "AI가 신약 후보를 쏟아내는 만큼, 그 후보를 판정하는 <b>예측 도구</b>도 쏟아집니다. " +
+        "흡수 · 대사 · 독성 · 표적 결합마다 도구가 수십 개씩 있습니다. 그런데 그 도구들의 " +
+        "성능은 개발자가 자기 논문에서, 자기가 고른 데이터로 보고합니다. " +
+        "<b>같은 문제로 잰 것이 아니므로 비교가 성립하지 않습니다.</b>",
+  why2: "2026년 2월, 널리 쓰이는 ADMET 리더보드 22개 종목의 상위 모델을 전수 검증한 결과가 " +
+        "보고되었습니다. 검증 대상 66개 중 완전히 재현된 것은 3개였고, 테스트셋에 맞춘 모델은 " +
+        "22개 종목 중 10개에서 3위 안에 진입했습니다. 같은 설계를 정직하게 구성한 모델은 2개였습니다.",
+  why3: "문제는 특정 연구실이 아니라 <b>시험 방식</b>입니다. " +
+        "정답을 함께 배포하는 시험은, 아무리 성실히 치러도 예측력과 노출을 분리하지 못합니다.",
+  whyCite: "Koleiev 외, Critical Assessment of ML models for ADMET Prediction in TDC leaderboards, bioRxiv 2026",
+
+  secFound: "본 시험대가 실측한 것",
+  secFoundLead: "아래는 인용이 아니라 본 시험대가 19개 부문에서 직접 산출한 결과입니다.",
+  ratioLabel: "오차 ÷ 실험오차",
+  found1t: "분할 방식만으로 AUROC 가 0.21 이동한다",
+  found1d: "동일 데이터 · 동일 모델(Morgan+LightGBM 기본값) · 동일 테스트 비율에서 분할만 교체했습니다. " +
+           "hERG 기준 무작위 분할 0.818 → 시간 분할 0.606. " +
+           "<b>분할 방식이 공시되지 않은 순위표의 수치는 비교가 불가능합니다.</b>",
+  found2t: "19개 부문 중 7개에서 학습 기준선이 상수 예측에 미달했다",
+  found2d: "훈련 데이터의 중앙값을 그대로 내놓는 예측이 학습한 모델보다 정확했습니다. " +
+           "기준선을 순위표에 상주시키지 않으면 이 사실은 어떤 지표에도 나타나지 않습니다.",
+  found3t: "모델 오차가 실험 오차의 0.91 ~ 2.79 배 구간에 있다",
+  found3d: "동일 화합물을 서로 다른 논문에서 측정한 값의 차이로 각 부문의 실험 재현 오차를 " +
+           "산출했습니다. 7개 부문은 그 오차의 1.3배 안쪽에 있습니다.",
+
+  secHow: "참여 방법",
+  how1t: "테스트셋을 받습니다",
+  how1d: "부문을 선택하면 화합물 구조(SMILES)와 식별자만 담긴 파일을 내려받습니다. " +
+         "라벨은 포함되지 않으며, 본 서버에도 존재하지 않습니다.",
+  how2t: "원하는 도구로 예측합니다",
+  how2d: "자체 모델 · 상용 도구 · 공개 가중치 · 물리 기반 계산 무엇이든 무방합니다. 제한하지 않습니다. " +
+         "학습에 사용한 데이터만 기재해 주십시오 (5조 누출 검사에 사용합니다).",
+  how3t: "예측값을 제출하면 자동 채점됩니다",
+  how3d: "JSON 또는 CSV 로 올리면 채점 · 누출 검사 · 지문 각인이 자동 수행되고, " +
+         "기준선 3종 및 실험 오차와 함께 순위표에 표시됩니다.",
+
+  secMetric: "채점 기준",
+  mMae: "주지표. 예측값과 실측값의 평균 절대 오차입니다. 낮을수록 좋습니다.",
+  mAuroc: "분류 지표. 임계선 위아래를 가르는 능력입니다. 0.5 는 무작위와 같습니다.",
+  mPrauc: "양성이 드문 부문에서 AUROC 보다 실태를 잘 드러냅니다.",
+  mNoise: "동일 화합물의 논문 간 측정 차이로 산출한 재현 오차입니다. 이 폭 안의 차이는 순위로 인정하지 않습니다.",
+  mRatio: "최선 기준선 오차 ÷ 실험 오차. 1.0 에 근접하면 측정 한계에 도달한 것입니다.",
+  mLeak: "예측값이 실측값과 소수 자리까지 일치하는 항목의 밀도입니다. 의도를 판정하지 않고 사실만 표시합니다.",
+
+  secOwn: "제출물의 취급",
+  own1: "<b>제출한 예측값은 제출자의 것입니다.</b> VIDRAFT 는 채점과 순위표 표시에 필요한 " +
+        "범위에서만 사용하며, 개별 제출을 자사 파이프라인에 투입하지 않고 제3자에게 제공하지 않습니다.",
+  own2: "다만 <b>부문 단위 집계</b>는 공개할 수 있습니다 — 전 제출의 합의 예측, 모든 방법이 " +
+        "실패한 화합물 목록, 접근법별 성능 지형 등입니다. 개별 제출자의 예측값은 식별되지 않으며, " +
+        "집계 결과는 참가자를 포함한 모두에게 공개됩니다.",
+  own3: "방법 이름과 순위는 공개됩니다. 모델 내부 구조나 가중치를 요구하지 않습니다.",
+
+  secOpen: "개설 예정",
+  openLead: "각 부문은 홀드아웃과 실험 오차가 확보된 뒤에 엽니다. 확보되지 않은 부문은 열지 않습니다.",
+  learnMore: "자세히"
 },
 
 en: {
@@ -213,6 +274,75 @@ en: {
   loadFail: "The page could not be loaded.",
   dataNote: "Every board is built from ChEMBL_37 and split by year of first report. " +
             "Distributed test sets contain structures only; labels are not included.",
-  srcLabel: "Data source"
+  srcLabel: "Data source",
+
+  sib: "Sister benchmarks",
+  sibOdc: "Computational validation of AI-generated drug candidates",
+  sibOmc: "A benchmark for solid-state battery materials",
+
+  secWhy: "Why this exists",
+  why1: "As AI produces drug candidates, it also produces the <b>prediction tools</b> that judge " +
+        "them. Absorption, metabolism, toxicity, target binding — each has dozens of tools. " +
+        "Yet their performance is reported by their own authors, on data of their own choosing. " +
+        "<b>They were not measured on the same problem, so the comparison does not hold.</b>",
+  why2: "In February 2026 an audit of the top-ranked models across 22 endpoints of a widely used " +
+        "ADMET leaderboard was published. Of 66 models examined, three reproduced fully. Models " +
+        "deliberately tuned on the public test set reached the top three on 10 of 22 endpoints; " +
+        "the same design built honestly reached it on two.",
+  why3: "The fault lies not with any laboratory but with <b>the format of the examination</b>. " +
+        "A test distributed together with its answer key cannot separate predictive power from exposure.",
+  whyCite: "Koleiev et al., Critical Assessment of ML models for ADMET Prediction in TDC leaderboards, bioRxiv 2026",
+
+  secFound: "What this benchmark measured",
+  secFoundLead: "These are not citations. They were produced here, across 19 boards.",
+  ratioLabel: "error / experimental error",
+  found1t: "The split alone moves AUROC by 0.21",
+  found1d: "Same data, same model (Morgan+LightGBM at defaults), same test fraction — only the split " +
+           "changed. On hERG: random split 0.818, time split 0.606. " +
+           "<b>A leaderboard that does not declare its split cannot be compared against.</b>",
+  found2t: "On 7 of 19 boards the trained baseline failed to beat constant prediction",
+  found2d: "Returning the training median outperformed a trained model. Without baselines resident " +
+           "on the leaderboard, this fact appears in no metric.",
+  found3t: "Model error sits between 0.91x and 2.79x the experimental error",
+  found3d: "Each board carries an experimental error derived from measurements of the same compound " +
+           "in different publications. Seven boards lie within 1.3x of that error.",
+
+  secHow: "How to take part",
+  how1t: "Obtain the test set",
+  how1d: "Choose a board and download a file containing structures (SMILES) and identifiers only. " +
+         "No labels are included, and none exist on this server.",
+  how2t: "Predict with any tool you like",
+  how2d: "Proprietary models, commercial tools, open weights, physics-based calculation — all are " +
+         "permitted. We impose no restriction. Only declare the data you trained on, which is used " +
+         "for the clause 5 leakage screen.",
+  how3t: "Submit predictions for automatic scoring",
+  how3d: "Upload JSON or CSV. Scoring, leakage screening and fingerprinting run automatically, and " +
+         "the result appears on the leaderboard beside the three baselines and the experimental error.",
+
+  secMetric: "What is scored",
+  mMae: "Primary metric. Mean absolute error against the measured value. Lower is better.",
+  mAuroc: "Classification metric. Ability to separate above and below the threshold. 0.5 equals chance.",
+  mPrauc: "More informative than AUROC where positives are rare.",
+  mNoise: "Reproducibility derived from cross-publication measurements of the same compound. " +
+          "Differences within this band are not recognised as rank differences.",
+  mRatio: "Best baseline error divided by experimental error. Approaching 1.0 means the measurement " +
+          "limit has been reached.",
+  mLeak: "Density of predictions matching the measured value to the decimal. We do not adjudicate " +
+         "intent; we report the fact.",
+
+  secOwn: "How submissions are handled",
+  own1: "<b>Your predictions remain yours.</b> VIDRAFT uses them only as required for scoring and " +
+        "leaderboard display. Individual submissions are not fed into our own pipeline and are not " +
+        "provided to third parties.",
+  own2: "We may publish <b>board-level aggregates</b> — a consensus prediction across all entries, " +
+        "the compounds every method failed, the performance landscape by approach. Individual " +
+        "predictions are not identifiable in these, and the aggregates are released to everyone, " +
+        "entrants included.",
+  own3: "Method names and ranks are public. We do not ask for model internals or weights.",
+
+  secOpen: "Opening next",
+  openLead: "A board opens only once its holdout and experimental error are established. " +
+            "Boards without them are not opened.",
+  learnMore: "Detail"
 }
 };

index.html

@@ -63,6 +63,37 @@
   .btn:hover{filter:brightness(1.08);text-decoration:none}
   .btn:active{transform:translateY(1px)}.btn:disabled{opacity:.45;cursor:default}
 
+  /* 자매 시험대 띠 — ODC/OMC 로 건너가는 자리. 사이트가 혼자 서 있지 않다는 표시이기도 하다 */
+  .sib{border-bottom:1px solid var(--line);background:var(--bg2)}
+  .sib .in{max-width:1060px;margin:0 auto;padding:10px 24px;display:flex;gap:10px;
+           align-items:center;flex-wrap:wrap;font-size:12.5px}
+  .sib .lb{color:var(--muted);letter-spacing:.06em;text-transform:uppercase;font-size:10.5px;font-weight:700}
+  .sib a{display:inline-flex;align-items:center;gap:7px;padding:5px 12px;border-radius:99px;
+         border:1px solid var(--line2);background:var(--card);color:var(--ink2);font-weight:600}
+  .sib a:hover{border-color:var(--acc);color:var(--acc);text-decoration:none}
+  .sib a span{color:var(--muted);font-weight:400}
+
+  /* 발견 카드 — 서사가 아니라 수치가 주인공이 되게 한다 */
+  .finds{display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(288px,1fr));gap:15px}
+  .find{background:var(--card);border:1px solid var(--line);border-radius:16px;padding:21px;
+        box-shadow:var(--sh);border-top:3px solid var(--acc)}
+  .find b{display:block;font-size:16.5px;font-weight:750;letter-spacing:-.02em;margin-bottom:8px;line-height:1.4}
+  .find p{font-size:13.5px;color:var(--muted);line-height:1.62;margin:0}
+
+  .prose{font-size:15.5px;color:var(--ink2);line-height:1.78;max-width:44em}
+  .prose p{margin:0 0 16px}
+  .cite{font-size:12.5px;color:var(--muted);font-style:italic;border-left:2px solid var(--line2);
+        padding-left:13px;margin:6px 0 0}
+
+  /* 지표 정의 */
+  .defs{display:grid;grid-template-columns:auto 1fr;gap:0;border:1px solid var(--line);
+        border-radius:16px;overflow:hidden;background:var(--card);box-shadow:var(--sh)}
+  .defs dt{padding:14px 18px;font-family:var(--m);font-size:13px;font-weight:750;color:var(--acc);
+           border-top:1px solid var(--line);white-space:nowrap}
+  .defs dd{padding:14px 18px 14px 0;margin:0;font-size:13.5px;color:var(--ink2);
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+  .defs dt:first-of-type,.defs dd:first-of-type{border-top:0}
+
   .hero{padding:78px 0 46px;position:relative}
   .hero::before{content:"";position:absolute;inset:-70% -30% auto -30%;height:520px;z-index:-1;
     background:radial-gradient(ellipse 55% 50% at 32% 55%,color-mix(in srgb,var(--acc) 16%,transparent),transparent 70%)}
@@ -196,6 +227,7 @@
   <span id="who" style="font-size:13px;color:var(--muted)"></span>
 </div></nav>
 
+<div class="sib"><div class="in" id="sibbar"></div></div>
 <div id="app"><div class="wrap"><div class="skel" style="margin-top:70px"></div></div></div>
 <footer class="wrap" id="foot"></footer>
 
@@ -226,6 +258,11 @@ function setLang(l){
 function paintChrome(){
   $("#who").innerHTML=ME.user?`${esc(ME.user.user)} · <a href="/logout">${t.logout}</a>`
     :(ME.login_enabled?`<a href="/login?next=${encodeURIComponent(location.hash||"#/")}">${t.login}</a>`:"");
+  $("#sibbar").innerHTML=`<span class="lb">${t.sib}</span>
+    <a href="https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/open-discovery-challenge">
+      🧪 Open Discovery Challenge <span>${t.sibOdc}</span></a>
+    <a href="https://huggingface.co/spaces/FINAL-Bench/open-materials-challenge">
+      🔋 Open Materials Challenge <span>${t.sibOmc}</span></a>`;
   $("#foot").innerHTML=`<span>LEADBOARD · FINAL-Bench / VIDRAFT</span>
     <span class="dim">${t.srcLabel} <a href="https://www.ebi.ac.uk/chembl/">ChEMBL</a> ·
       <a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/">CC BY-SA 3.0</a></span>
@@ -290,6 +327,18 @@ function hub(){
     </div>
   </div>
 
+  <div class="sec"><h2>${t.secWhy}</h2>
+    <div class="prose"><p>${t.why1}</p><p>${t.why2}</p><p>${t.why3}</p>
+      <p class="cite">${t.whyCite}</p></div></div>
+
+  <div class="sec"><h2>${t.secFound}</h2>
+    <p class="lead2">${t.secFoundLead}</p>
+    <div class="finds">
+      <div class="find"><b>${t.found1t}</b><p>${t.found1d}</p></div>
+      <div class="find"><b>${t.found2t}</b><p>${t.found2d}</p></div>
+      <div class="find"><b>${t.found3t}</b><p>${t.found3d}</p></div>
+    </div></div>
+
   <div class="sec"><h2>${t.secBrowse}</h2><p class="lead2">${t.secBrowseLead}</p>
     <div class="grid">${CATS.categories.map(cardHTML).join("")}</div></div>
 
@@ -298,9 +347,29 @@ function hub(){
     ${terrain(items,true)}
     ${lost?`<div class="note">${t.lostNote(lost)}</div>`:""}</div>
 
+  <div class="sec"><h2>${t.secHow}</h2>
+    <ol class="steps">
+      <li><b>${t.how1t}</b><p class="dim" style="font-size:14px">${t.how1d}</p></li>
+      <li><b>${t.how2t}</b><p class="dim" style="font-size:14px">${t.how2d}</p></li>
+      <li><b>${t.how3t}</b><p class="dim" style="font-size:14px">${t.how3d}</p></li>
+    </ol></div>
+
+  <div class="sec"><h2>${t.secMetric}</h2>
+    <dl class="defs">
+      <dt>MAE</dt><dd>${t.mMae}</dd>
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+    </dl></div>
+
   <div class="sec"><h2>${t.secMethod}</h2><p class="lead2">${t.secMethodLead}</p>
     <ol class="cl">${t.clauses.map(([a,b])=>`<li><b>${a}</b><span>${b}</span></li>`).join("")}</ol></div>
 
+  <div class="sec"><h2>${t.secOwn}</h2>
+    <div class="prose"><p>${t.own1}</p><p>${t.own2}</p><p>${t.own3}</p></div></div>
+
   <div class="sec"><h2>${t.secData}</h2>
     <div class="note n">${t.dataNote}<br><br>
       ${t.srcLabel} · <a href="https://www.ebi.ac.uk/chembl/">ChEMBL_37 (EMBL-EBI)</a> ·