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English(EN) Hypothesis-guided discovery of cognitive algorithms via program refinement

新系统使用LLM代理从行为中精炼认知模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个新颖的系统，该系统结合了人类专业知识和大型语言模型（LLM）代理，以从行为数据中发现认知算法。这种混合方法将发现过程视为一个程序精炼问题，其中人类设计的认知模型（以概率程序的形式表示）由LLM代理进行迭代改进。该系统识别模型与观察到的行为之间的差异，在指定约束内提出代码修改，并验证结构完整性，最终提高模型拟合度并捕捉行为变异性。 AI

影响 这种方法可以实现更复杂和可解释的认知建模，弥合传统方法与可扩展的基于LLM的生成之间的差距。

排序理由 该条目描述了在arXiv上发表的一篇新研究论文，详细介绍了一种发现认知算法的新颖方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新系统使用LLM代理从行为中精炼认知模型

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Huiwen Alex Yang, Mark K. Ho, Bill D. Thompson ·

    通过程序精炼进行认知算法的假设引导发现

    arXiv:2610.02523v1 Announce Type: new Abstract: Developing cognitive models of algorithmic reasoning from behavioral data is a central problem in cognitive science that challenges current methods. Traditional approaches to cognitive modeling are interpretable and benefit from hum…

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