研究者提出用LLM智能体精化程序发现认知算法
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研究者提出用LLM智能体精化程序发现认知算法
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AI 综述
研究者提出一种混合系统，把认知算法的发现当作程序精化问题来处理：人类先以概率程序形式构建认知模型，再交给一组LLM智能体，由后者找出模型与行为数据的不匹配、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，修改后的模型交由概率推理模块完成隐变量推理与数据似然计算。 在涵盖多种认知算法的问题解决范式人类行为数据上，该系统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。该研究由Huiwen Alex Yang等作者完成。 上述拟合度对比结果来自作者在论文中的报告。
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最新进展10月5日 12:00
用程序精化与 LLM 智能体发现认知算法报道时间线
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10月5日
- arXiv cs.AI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。
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