MOOSE-Star: Ein 7B-Modell und 108K-Papierdatensatz für die wissenschaftliche Hypothesenentdeckung – ICML 2026

MOOSE-Star ist da: ein 7B-Parametermodell, nachtrainiert für die Entdeckung wissenschaftlicher Hypothesen, plus der TOMATO-Star-Datensatz mit 108.717 NCBI-Papieren. Angenommen auf der ICML 2026. Die Modelle basieren auf DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B und sind in drei Varianten erhältlich: MS-IR-7B (Inspirationsabruf), MS-HC-7B (Hypothesenaufstellung) und MS-7B (kombiniert).

Wichtige Details

• Datensatz: TOMATO-Star – 108.717 Papers von NCBI (Biologie, Chemie, Medizin, medizinische Bildgebung, Psychologie, Kognitionswissenschaft), jeder aufgeteilt in (Hintergrund, Hypothese, Inspirationen) mit echten Zitaten. Erstellt mit ca. 38.400 A800-GPU-Stunden Vorverarbeitung.
• Zeitliche Aufteilung: Trainingsdaten ≤ Sep. 2025, Testdaten = Okt. 2025 (nach dem Wissensende des Basismodells).
• Benchmarks zur Inspirationstrefferquote:
  • Zufallsauswahl: 6,70 %
  • R1-Distilled-Qwen-7B (Basis): 28,42 %
  • Claude Sonnet 4.6: 45,02 %
  • DeepSeek-R1: 45,11 %
  • Gemini-3 Flash: 51,44 %
  • GPT-5.4: 51,50 %
  • MS-7B (7B, kombiniert IR + HC): 54,34 %
  • MS-IR-7B (7B, nur IR): 54,37 %
  • Gemini-3 Pro: 54,89 %
• Modellgröße & Bereitstellung: Standard-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Feintuning, ~14 GB bei fp16, läuft auf einer einzelnen 24-GB-GPU. Kompatibel mit llama.cpp, vLLM, SGLang.
• Lizenzen: Apache-2.0 für Code, CC-BY-4.0 für Daten.

Paper: arxiv.org/abs/2603.03756 | GitHub: github.com/ZonglinY/MOOSE-Star | Hugging Face-Sammlung: huggingface.co/collections/ZonglinY/moose-star-models-and-data

Testen Sie es. Offenlegung: Gepostet vom MiroMind-Community-Team.