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本文提出贝叶斯期望不确定性降低（B-EUR）模型，以形式化设计选项如何基于其对认知不确定性的预期降低而被估价，并通过图-形状猜测任务中的模拟和人类实验对其进行验证。
本文研究使用贝叶斯抛硬币模型对符号程序（如Python）和提示程序进行性能预测，发现符号程序的性能是全有或全无的，而提示程序具有分散的先验分布，并介绍了RAP（检索近似先验）用于性能预测。