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贝叶斯概率论为力学不确定性量化提供统一框架
一篇新论文提出了一种统一的贝叶斯概率论框架，用于力学中的不确定性量化（UQ）。该方法同时处理正向问题（追踪输入不确定性如何影响结果）和反向问题（从观测中推断参数）。该框架整合了模型选择和实验设计等子问题，并特别关注生物力学领域的应用，因为生物体本身存在变异性和数据噪声。
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新AI模型增强科学假设生成能力，并提供可追溯的推理过程
研究人员开发了Graph-PRefLexOR，一种新颖的、基于图的原生强化学习模型，旨在增强科学假设的生成能力。该模型使用Group Relative Policy Optimization (GRPO)进行微调，将推理过程分为机制探索、图构建、模式提取和假设合成等不同阶段。Graph-PRefLexOR在生成科学上有效且可追溯的假设方面表现出显著的改进，尤其是在材料科学和力学领域，其可追溯性和语义多样性比标准大型语言模型高出40-65%。