深度分析 「Graph‑PRefLexOR」結合圖本位強化學習與群體相對政策最佳化,加速材料科學假說生成 材料科學跨領域整合需求提升,傳統大型語言模型缺乏可追溯推理。研究推出Graph‑PRefLexOR,採用圖本位強化學習與群體相對政策最佳化,將推理拆為五階段並生成概念圖。於100題材料與力學問答測試,效能提升40%至65%,推理可追溯性顯著改善,示意圖本位RL可成為科學假說生成的可解釋路徑。