用对抗性审查给 AI 科研纠错：开源 skill.md 防止错误结论
ChrisGPotts · x · 2026-08-03
随着 AI 智能体越来越多地被用于自动化科学研究，如何确保实验结论的可靠性成为关键问题。作者指出，传统的代码审查能发现 bug，但难以识别出能“伪造”出特定结果的实验设计缺陷。
为此，他们提出了 Adversarial Protocol Review（对抗性协议审查）。该方法利用全新上下文的智能体，不局限于找代码 bug，而是重点审查“什么因素能制造出当前结果”。团队已将该方法提炼为开源的 skill.md 文件，包含范围控制、六步流程、需警惕的伪造模式目录等，以防止错误结论在 agentic science 时代泛滥。
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