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[AI学术] SciGame:让代理在真实与反事实世界中玩科学发现游戏

发布于:2026-10-31 22:00 最后更新:2026-11-02 00:48
#AI #Machine Learning #LLM

SciGame 是一个受控基准,将科学文献转化为结构化的科学卡。每张卡提供一对原始和维度一致的反事实环境,任务接口保持相同。基准包括历史集合,收录经典定律,以及时间集合,挑选模型知识截止后发表的论文。评估分为候选引导的识别和开放式发现两种设置,每种在仅先验、固定和自适应三种协议下运行。实验使用五个前沿模型得到三条主要结论:熟悉的先验在支配关系被改变时会降低性能;自适应实验在预算有限时提升最强模型,却对较弱模型有害;好的解释可能掩盖定量错误。即使代理能够正确解释证据,恢复精确的符号形式仍是主要瓶颈。当前代理可以主动探索系统,但在陌生情境下诱导精确定律仍未解决。点评

原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.37919

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