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本文提出了语义贝叶斯世界模型（SBWMs），旨在弥合知识图谱的精确断言与基础模型的概率推理之间的鸿沟，实现共享且不断演化的信念网络，以在不确定性下进行统一推理。
本文介绍了一种贝叶斯框架，用于分层LLM代理在推理过程中决定何时升级到更强的模型，将其表述为一个最优停止问题，并提供了性能的理论保证。
本文介绍了BayesPrompt，一种贝叶斯方法，用于优化大型语言模型的提示，确保它们既高效又人类可读，而不像传统方法产生难以理解的伪提示。
作者提出了一种受人类大脑过程启发的AI智能体架构，使用信念更新和决策循环，并向AI社区征求关于其实用性和改进的反馈。
FLARE MCMC是一种新颖的多保真度方法，通过使用层自适应递归提案和低保真度似然近似来增强马尔可夫链蒙特卡洛采样，在水文学和宇宙学等应用中显示出更高的效率。
本文介绍了一种名为 MDA 的框架，该框架利用 LLMs 进行假设生成，并使用贝叶斯推断进行机制评分，显著减少了实验需求，同时在 FORCEBENCH 等科学基准测试中提高了准确性。
一篇议论文，认为典型的基于 LLM 的智能体流水线（LLM → 工具 → 动作）缺乏适当的不确定性处理，并提出一种带有贝叶斯更新和信息价值策略的信念状态架构。LLM 应充当调查员/翻译者，而系统负责执行权限和校准信念。
本文提出了一种用于条件因果发现的贝叶斯方法，其中因果图和参数的后验以用户指定的因果效应约束（例如，较大的因果效应）为条件。他们采用稀有事件估计技术来处理后验质量较小的事件，并在合成数据和Sachs蛋白质数据集上验证了该方法。
本文提出了一种混合嵌套搜索框架，在LLM驱动的进化优化中，将结构草图（由LLM生成）与数值参数优化（由CMA-ES等传统求解器完成）解耦，并在元优化、基于代码的策略和贝叶斯推断任务中进行了验证。
本文研究了表格基础模型（TFMs）如 TabPFN、TabICL、TabDPT 和 TabFM 是否能够产生与任何联合分布一致的预测。结果表明，所有被评估的 TFM 在分类和回归任务中均违反了边际化一致性和分解一致性，从而对其贝叶斯推断的主张提出了质疑。
本文介绍了贝叶斯数据重加权，一种概率框架，自适应地对查询-文档对进行加权，以减轻对比训练中的假阴性问题，从而在多个基于知识的VQA基准上提升多模态检索性能。
This paper connects counterfactual explanations to generalized Bayes inference, showing that distance-minimization CEs are MAP estimates of a Gibbs posterior, and introduces new decision rules and evaluation metrics.
本文通过引入CE-CM（一种用于推断任务无关伙伴能力的近似贝叶斯方法）以及考虑人类行为多样性的CE-CM-Div，将临时团队协作扩展到多任务场景。实验表明，该方法在能力估计和对人类伙伴的适应方面均有改进。
提出了 Verbalized Particle Posterior (VPP)，将言语化学习视为贝叶斯推断，通过维护一组自然语言假设作为粒子，使用 Metropolis-Hastings 或 Sequential Monte Carlo 更新，并在基准测试上优于单假设 VML。
本文提出QANTIS方法，利用IBM Heron量子硬件对部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）执行校准信念更新，重点在于跨序列决策步骤复用量子信念更新原语而不破坏后验。作者通过Tiger POMDP上的受控案例研究验证了该方法，表明硬件后验与精确贝叶斯推断选出的动作相同。
本文提出了一种用于分位数回归的稀疏高斯过程框架，该框架采用拉普拉斯近似进行后验推断，并利用基于方差的机制实现自适应诱导输入放置和数据获取。
该论文提出贝叶斯上下文实验者（Bayesian in-context experimenters），通过训练Transformer模仿贝叶斯后验Neyman教师策略，实现自适应平均处理效应（ATE）估计，并采用混合专家Transformer处理未知平滑性，理论证明可通过监督预训练学习该策略。
本文提出了一种通过利用因子图约简技术来缩小实现概率推理的化学反应网络（CRN）规模的方法，从而在保留存活变量上信念传播不动点的同时，获得更小的CRN。
一条教育性长帖，解释量化交易公司（如Renaissance Technologies）所用的数学基础，涵盖从伯努利到布朗运动的概念。
本文提出了PC-MCMC-CIGP，这是一种灰盒工作流，结合了spike-and-slab拓扑采样、物理约束和化学信息高斯过程用于反应网络发现。该方法在苯乙烯环氧化反应中提高了产率，并在氢-溴基准测试中区分了基本反应路径与欺骗性拟合。