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基于证据的LLM信念用于持续科学发现

arXiv cs.AI · 2026-06-30 缓存

本文通过引入基于证据的非平稳信念,解决了基于LLM的科学发现中静态惊奇度的局限性,并提出了信念更新过滤和多样性最大化来改进发现,在五个领域实现了30.62%更高的非平稳惊奇度。

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