定量生物学
10/10 篇论文 · 40 点位Evidence 可直接支持续写 · n = 20
Evidence 更优
65% · 13/20确认直接使用了检索论文
45% · 9/20持平
5% · 1/20无 Evidence 更优
10% · 2/20未找到可直接支持续写的 Evidence · n = 20
Evidence 更优
35% · 7/20持平
20% · 4/20无 Evidence 更优
25% · 5/20BENCHMARK
Evidence 能否让自动补全更准确、更贴合稿件？
Benchmark 比较同一写作位置有无 Evidence 的自动补全首次输出。Evidence 指 Flowing 从本地文献库检索并筛选的论文片段。当前仅公开自动补全结果；润色与核查仍保留为内部开发数据。
自动补全
自动补全开发评测
Evidence 版本获评更优
63%51/81
在文献能直接支持下一步续写的位置
已进入来源复核的胜出点位：确认直接使用了检索论文
73% · 16/22
16/22 · 73%
全部 51 个 Evidence 胜出中，另有 29 个尚未完成来源复核；上方比例仅针对已进入复核的胜出点位。
无 Evidence 版本更优
23%19/81
同一位置、同一模型的无文献对照
Evidence 更优 51持平 3无 Evidence 更优 19均不可用或未完成 8
以上汇总与下方五学科表格一致，共 81 个左侧点位；统计学采用 10 篇复测结果。来源贡献已覆盖 35 个点位，其余 46 个待复核。
查看各学科结果与方法 ↓自动补全详细结果
同一张表按生成前证据机会分为左右两栏，展示各学科已完成的自动补全开发评测。
| 学科 | 论文 / 点位 | Evidence 可直接支持续写 · 观察潜在收益 | 未找到可直接支持续写的 Evidence · 观察不利影响 |
|---|---|---|---|
| 定量生物学 | 10/10 篇计入本表 40 个点位 | Evidence 更优 65% · 13/20确认直接使用了检索论文 45% · 9/20持平 5% · 1/20无 Evidence 更优 10% · 2/20 | Evidence 更优 35% · 7/20持平 20% · 4/20无 Evidence 更优 25% · 5/20 |
| 统计学 | 10/10 篇计入本表 40 个点位 | Evidence 更优 60% · 12/20确认直接使用了检索论文 本轮尚未完成来源复核 持平 0% · 0/20无 Evidence 更优 35% · 7/20 | Evidence 更优 45% · 9/20持平 0% · 0/20无 Evidence 更优 20% · 4/20 |
| 天体物理学 | 10/10 篇计入本表 30 个点位 | Evidence 更优 60% · 9/15确认直接使用了检索论文 47% · 7/15持平 7% · 1/15无 Evidence 更优 27% · 4/15 | Evidence 更优 33% · 5/15持平 7% · 1/15无 Evidence 更优 53% · 8/15 |
| 心理学与认知神经科学 | 9/10 篇计入本表 36 个点位 | Evidence 更优 67% · 12/18确认直接使用了检索论文 本轮尚未完成来源复核 持平 0% · 0/18无 Evidence 更优 28% · 5/18 | Evidence 更优 22% · 4/18持平 6% · 1/18无 Evidence 更优 44% · 8/18 |
| 气候与环境科学 | 4/10 篇计入本表 16 个点位 | Evidence 更优 63% · 5/8确认直接使用了检索论文 本轮尚未完成来源复核 持平 13% · 1/8无 Evidence 更优 13% · 1/8 | Evidence 更优 50% · 4/8持平 0% · 0/8无 Evidence 更优 38% · 3/8 |
统计学
10/10 篇论文 · 40 点位Evidence 可直接支持续写 · n = 20
Evidence 更优
60% · 12/20确认直接使用了检索论文
本轮尚未完成来源复核
持平
0% · 0/20无 Evidence 更优
35% · 7/20未找到可直接支持续写的 Evidence · n = 20
Evidence 更优
45% · 9/20持平
0% · 0/20无 Evidence 更优
20% · 4/20天体物理学
10/10 篇论文 · 30 点位Evidence 可直接支持续写 · n = 15
Evidence 更优
60% · 9/15确认直接使用了检索论文
47% · 7/15持平
7% · 1/15无 Evidence 更优
27% · 4/15未找到可直接支持续写的 Evidence · n = 15
Evidence 更优
33% · 5/15持平
7% · 1/15无 Evidence 更优
53% · 8/15心理学与认知神经科学
9/10 篇论文 · 36 点位Evidence 可直接支持续写 · n = 18
Evidence 更优
67% · 12/18确认直接使用了检索论文
本轮尚未完成来源复核
持平
0% · 0/18无 Evidence 更优
28% · 5/18未找到可直接支持续写的 Evidence · n = 18
Evidence 更优
22% · 4/18持平
6% · 1/18无 Evidence 更优
44% · 8/18气候与环境科学
4/10 篇论文 · 16 点位Evidence 可直接支持续写 · n = 8
Evidence 更优
63% · 5/8确认直接使用了检索论文
本轮尚未完成来源复核
持平
13% · 1/8无 Evidence 更优
13% · 1/8未找到可直接支持续写的 Evidence · n = 8
Evidence 更优
50% · 4/8持平
0% · 0/8无 Evidence 更优
38% · 3/8读表补充说明
- “Evidence 更优”比较两组续写的整体质量；紫色数字进一步核查获胜的续写是否直接使用了检索论文。汇总卡中的来源贡献比例仅针对已经进入复核的胜出点位，待复核点位没有算作未使用论文。
- 我们在生成前标记哪些位置有文献直接支持，再从“有支持”和“无直接支持”两类中各选一半进行比较。这不代表日常写作中两类位置各占一半。
- 两组续写都不可用或盲评未完成的点位没有单列，但仍计入分母。所以表中三种结果的百分比不一定加起来等于 100%。
真实开发案例
查看全部 162 组自动补全对照
这里展示五个学科的 162 组自动补全对照，与上方结果的分母一致。每个点位都可查看写作原文、提供给 Evidence 版本的文献、两组首次输出和模型评审记录；持平、两组均不可用及评审未完成的点位也保留在列表中。
以上均为开发数据，尚未通过独立人工复核。原文与文献片段为摘录；输出的正文、逐条修改及核查判断取自原始记录。评审失败的案例没有胜负结论。
结果
学科
显示 162 / 162 组 · 第 1 / 14 页
自动补全无 Evidence 更优2c19f4cf93463f45
Bridging from single to collective cell migration: A review of models and links to experiments
定量生物学 · 2011.10873v1
… d cell shape and function, in both normal and diseased cells. Recent efforts aim to link single cell behavior to collective behavior of many cells and emergent dynamics of tissues.
查看完整对照 →自动补全无 Evidence 更优e6bfbd7a9561cfcbBridging from single to collective cell migration: A review of models and links to experiments
定量生物学 · 2011.10873v1
… , have fostered many generations of computational models. By comparison, the level of basic scientific computational research on multiscale cell biology modeling is still emerging.
查看完整对照 →自动补全Evidence 更优ce22995352c0cdc1Bridging from single to collective cell migration: A review of models and links to experiments
定量生物学 · 2011.10873v1
… PDEs and patterns inside a single cell, it can then be simplified, depicted by a direction vector [ 25 , 15 ] in place of a full internal gradient of Rho or Rac for multiple cells.
查看完整对照 →自动补全Evidence 更优cebee9387c3b261cBridging from single to collective cell migration: A review of models and links to experiments
定量生物学 · 2011.10873v1
… incorporate this information with the intracellular networks to form a signaling network on a multicellular level to study how a group of cells processes signals collaboratively.”
查看完整对照 →自动补全两组均不可用0dcb80855f23c0b6Metagenomic Analysis using Phylogenetic Placement -- A Review of the First Decade
定量生物学 · 2202.03534v2
… and increasing throughput of sequencing technologies have caused an exponential growth in sequencing data ( Muir2016 ) , which has now passed the peta-scale barrier ( Katz2022 ) .
查看完整对照 →自动补全持平7dce670e0a924e05Metagenomic Analysis using Phylogenetic Placement -- A Review of the First Decade
定量生物学 · 2202.03534v2
… or space to examine the composition of a species community as a whole, for instance as a means of sample ordination and visualization, and association with environmental variables.
查看完整对照 →自动补全Evidence 更优decdba86c8631092Metagenomic Analysis using Phylogenetic Placement -- A Review of the First Decade
定量生物学 · 2202.03534v2
… mental metadata variables. Despite the growing popularity of phylogenetic placement, there are several methodological and usage aspects that will benefit from further developments.
查看完整对照 →自动补全持平bc30ba197adadd03Metagenomic Analysis using Phylogenetic Placement -- A Review of the First Decade
定量生物学 · 2202.03534v2
… e case where the placed data actually contains yet undescribed species. A classification based on the LWR and pendant length of the placement locations might offer a solution here.
查看完整对照 →自动补全Evidence 更优199cc69dbcc484e8Predictive Coding: a Theoretical and Experimental Review
定量生物学 · 2107.12979v4
… ictive coding and the widely-used backpropagation of error algorithm, as well as surveying the close relationships between predictive coding and modern machine learning techniques.
查看完整对照 →自动补全持平7192878e6a884576Predictive Coding: a Theoretical and Experimental Review
定量生物学 · 2107.12979v4
… g motor commands into action. Predictive coding, then, would be a model of these inbuilt controllers at the periphery rather than the core action selection mechanisms in the brain.
查看完整对照 →自动补全Evidence 更优27f2ba81533c87f2Predictive Coding: a Theoretical and Experimental Review
定量生物学 · 2107.12979v4
… lemented within the predictive coding paradigm but instead likely relies on a complex set of machinery specialised for performing reinforcement learning ( Sutton & Barto (2018) ) .
查看完整对照 →自动补全Evidence 更优6f54e7abd741955aPredictive Coding: a Theoretical and Experimental Review
定量生物学 · 2107.12979v4
… expressive generative models to handle these kinds of temporal dependencies in continuously varying inputs is an open challenge in both neuroscience as well as in machine learning.
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