LLM 提出假设贝叶斯验证，新 Agent 高效发现科学机制
burkov · x · 2026-08-16
- 核心问题：AI 系统常拟合数据模式却无法预测新干预结果，而学习底层机制通常需要昂贵或稀缺的实验。
- 解决方案：UBC 研究者构建了一个 Agent，将 LLM 与贝叶斯推理结合。LLM 负责提出可能的机制假设，贝叶斯推理根据证据更新并验证假设，实验选择规则则挑选最能区分竞争解释的下一步测试。
- 关键能力：当现有假设都不符合数据时，Agent 能主动要求新假设而非局限于原集合。
- 实验结果：在物理、化学和生物实验中，该机制仅用少量干预即可完成科学可能性的提出、测试、拒绝和修正。
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