JANUS 是一个将未来结果预测与过去经验反思统一的框架，采用 Predict‑Verify‑Evolve 循环并由共同进化的世界模型驱动。研究主体在演化图中提出候选方案，世界模型通过预测价值提升、信息增益和探索效用为其打分，随后在执行前决定保留、细化或剪枝。执行后得到的真实反馈被用于蒸馏经验，形成层次化的研究技能、探索策略技能以及两者的协同协议。该机制实现了研究主体与世界模型的持续共进：前者提升候选生成能力，后者提升长时程预测准确性。实验在 MLS‑Bench‑Lite 与真实科研任务上显示，JANUS 在进化效率和上限上均显著超越现有最优基线。
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