언어모델은 학제간 과학 문헌 분석에서 특유의 어려움에 직면하는데, 생물물리학 연구에서 신뢰할 수 있는 답변은 관측 데이터를 원본 근거에 접지하고 정량적 물리 모델로 해석한 뒤 생물학적 메커니즘과 연결해야 하기 때문이다. 이 논문은 생물물리 문헌에 대한 근거 접지형 과학적 추론을 위한 벤치마크 데이터셋 BioPhys-Bridge를 소개한다. 각 사례는 근거 블록, 안정적 근거 ID, 정량값, 단위, 방정식, 가정, 메커니즘, 다음 결정 등을 질의응답과 검색증강생성(RAG)의 접지 대상으로 담고 있다. 초기 공개판은 500개 사례, 1,517개 에이전트 대상 과제로 구성되며 6개 생물학 분야와 9개 물리 모델군(향후 확장을 위한 3개 희소 분야 포함)을 다룬다. 스키마·근거 무결성·정량 접지·출처 라이선스·중복·단위 정규화 등에서 엄격한 품질 게이트를 적용했고 전문가 검토를 81개 사례에 반영했다. 예비 평가에서 DeepSeek-V4-Flash가 근거 ID F1 0.360으로 가장 높았고 Qwen3.7-Max(0.316), GPT-4o-mini(0.294)가 뒤를 이었다.

• •생물물리 문헌의 근거 접지형 과학 추론 벤치마크 BioPhys-Bridge 공개
• •500개 사례, 1,517개 에이전트 과제, 6개 생물학 분야·9개 물리 모델군 포괄
• •스키마·근거 무결성 등 엄격한 품질 게이트와 81개 사례 전문가 검토 적용
• •예비 평가에서 DeepSeek-V4-Flash가 근거 ID F1 0.360으로 최고 성능