01
评测事实之间的关系
BeyondAtoms 针对单条事实成立、事件关系却失真的情况，构建覆盖关系注入、遗漏、重锚定和替换的评测基准。CARVE 通过结构抽取与双向关系对齐，检查原子事实校验可能遗漏的错误。
BeyondAtoms · EMNLP 2026问题
单条事实正确，不代表整段叙述正确。
方法
将事件关系作为独立的评测对象。
CAPABILITIES
从事实校验到执行环境，
构建可靠的智能系统。
围绕评测基准、事实性验证与智能体工作流，建立从方法研究到系统实现的技术体系。
02
降低事实校验的重复计算
E-Verify 将文本级校验拆为事实分解、嵌入表示与交互判断，让细粒度对齐在嵌入空间中完成。后续 Gated Residual Discrepancy 工作以双视角残差和自适应门控提取事实差异，支持证据表示的离线计算和跨查询复用。
E-Verify · Findings of EMNLP 2025问题
逐对联合编码会反复处理相同证据。
方法
分离证据表示，保留细粒度事实交互。
03
把专家判断写进执行流程
在 Vibe Calibration 中，测量命令、参数约束、验收标准和审计记录被组织为决策树 Skills。智能体据此选择下一步测量，并在异常时重试或回退；流程保留原始数据、拟合结果和决策记录，便于复查。
Vibe Calibration · arXiv 2026问题
实验操作可以脚本化，判断经验仍依赖专家。
方法
把判断条件、工具接口和恢复路径一并封装。
04
把科学约束带进模型搜索
CrystalFormer-CSP 研究给定化学组成下的晶体结构预测，将生成模型与后续搜索结合。团队还参与过材料领域模型适配、PPO/DPO 后训练，以及用于候选结构分析和实验调度的科研工作流。
CrystalFormer-CSP · arXiv 2025问题
候选空间大，生成结果需要满足领域约束。
方法
结合生成、搜索与计算结果筛选候选。
以上包含团队在既往科研合作中参与的工作。EMNLP 2026 录用信息依据团队提供资料。
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