CADS框架量化LLM在生物筛选中的净贡献
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CADS框架量化LLM在生物筛选中的净贡献
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AI 综述
Guanxing Chen等在arXiv论文（2610.24597）中提出Certified Agentic Discovery Screens（CADS），一个错误控制评估框架，用于在自适应采样和实验读出损坏等条件下，测量LLM提议者相对于完全相同的无LLM循环的增量贡献，并控制终局错误发现率。 作者用该框架对Qwen2.5-7B做了测试：在最初20个种子上，向其提供已测候选历史使其净贡献从+0.35（95%区间包含零）升至+2.90（区间在零以上）；但在50个种子的配额匹配复现中，这一初始净效应没有持续。在基于DepMap的模拟中，CADS还暴露出两个评估伪影：无LLM的框架本身就能通过反馈门槛，且按来源直接计数会高估LLM贡献，因为LLM的选择会挤占回退发现。以上为论文作者声称的结果。
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最新进展10月20日 12:00
CADS评估LLM提议者在序贯生物筛选中的增量贡献报道时间线
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10月20日
- arXiv · cs.AICADS评估LLM提议者在序贯生物筛选中的增量贡献
作者提出Certified Agentic Discovery Screens（CADS），用于在自适应采样和实验读出损坏等条件下测量LLM提议者相对于无LLM循环的增量贡献，并控制终局错误发现率。
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