研究人员开发了一种新的贝叶斯主动学习方法用于认知实验，超越了一维适应。该方法在虚拟现实工作记忆任务中得到验证，控制两个变量：空间负荷（L）和特征绑定负荷（K）。系统使用高斯过程分类器，根据后验不确定性指导刺激采集，估计（L, K）上的表现曲面，而非单一阈值。该方法需要大约30个样本即可准确拟合模型，并揭示了空间负荷与特征绑定负荷之间相互作用的个体差异。 AI
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
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