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必须设计覆盖意图理解、知识调用、逻辑演进和输出结构的闭环测试流程，包括构建5类种子问题的可复现测试用例集、三阶段对比测试（横向竞品基线、迭代深度压力、科学家盲评）及量化评估核心指标（假设动词频次、技术锚点密度、逻辑跨度）。
要验证nova ai生成的科研想法是否真正具备高质量、可落地、有创新性，必须设计一套覆盖意图理解、知识调用、逻辑演进和输出结构的闭环测试流程。
构建可复现的测试用例集
第一步：从真实科研场景中抽取5类种子问题，包括「机制探索型」（如“如何增强CAR-T细胞在实体瘤中的浸润能力？”）、「技术融合型」（如“能否将微流控技术引入单细胞空间转录组样本制备？”）、「瓶颈突破型」、「跨学科迁移型」、「临床转化型」。每类至少3个问题，确保覆盖生物医学、材料、AI交叉等主流方向。
第二步：对每个问题人工标注3项黄金标准——①是否提出至少1个可实验验证的新假设；②是否引用近3年顶刊论文中的关键方法或数据支撑；③是否包含至少2个递进式子任务（例如“先构建类器官模型→再设计靶向递送载体→最后验证免疫逃逸抑制效果”）。
【必须使用原始论文PDF作为输入，而非摘要或网页文本】 Nova Pipeline依赖外部知识检索，若输入为二手信息，检索路径会失效，导致生成内容空洞。
执行三阶段对比测试
方法一：横向竞品基线测试
将同一组种子问题同步输入Nova、Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o和Gemini 2.0，在相同温度（0.3）、最大输出长度（2048 tokens）下运行。记录每条输出是否满足前述3项黄金标准，并统计通过率。
方法二：迭代深度压力测试
选取1个种子问题，强制Nova执行5轮迭代：第1轮仅输出初步想法；第2轮要求补充实验可行性分析；第3轮加入成本与周期预估；第4轮嵌入伦理与合规审查点；第5轮生成首期经费申请书提纲。每轮输出必须引用至少1篇新文献，且不得重复前轮内容。
使用 Google GenAI SDK 通过 Gemini 生成或编辑图像。当用户要求在 OpenCla… 中创建、转换、渲染或保存一张或多张图像时使用。
方法三：科学家盲评测试
邀请12位活跃在一线的青年PI（覆盖肿瘤学、纳米医学、计算生物学），每人盲审6份输出（含3份Nova、2份人工撰写、1份竞品），按「新颖性」「可操作性」「跨学科启发性」三维度打分（0–5分）。剔除评分方差＞2.0的评审员数据。
量化评估核心指标
直接提取输出文本中的结构化信号：统计「假设动词」出现频次（如“构建”“设计”“验证”“耦合”“重编程”），过滤掉“可能”“或许”“有待研究”等弱断言词；识别「技术锚点」密度（每百字内出现的具体技术名词数，如“CRISPRa”“ExoCarta数据库”“Visium HD”）；测量「逻辑跨度」——从问题起点到最终方案，中间经过多少层级推理（例如“免疫检查点抑制→TME酸性微环境→质子泵抑制剂联用→临床II期剂量爬坡设计”计为4层）。
这一步操作起来很简单，直接用正则匹配+依存句法分析就能跑通，无需训练新模型。
将三阶段测试结果映射到瑞士制排名赛（Swiss-system tournament scoring）框架：每份输出与其他所有输出两两比对，胜者得1分，平局0.5分，败者0分。最终按总分排序，生成Top-10%、Top-30%、Bottom-20%分段报告。
