用程序精化与 LLM 智能体发现认知算法

研究者提出一种混合系统，将认知算法发现视为程序精化问题：人类构建的认知模型以概率程序形式交给一组 LLM 智能体，由其识别模型与行为的不匹配、在研究者设定的约束内提出代码级修改并验证结构保真度，修改结果再传入概率推理模块完成隐变量推理与数据似然计算。在暴露多种认知算法的问题解决范式人类行为数据上，修订后的模型拟合度持续优于原始模型，并揭示出一小组反复出现的创新。