人工智能 - FQPY

arXiv:2606.29193 · AAAI Fall Symposium (ATRACC 2026) · 2026-09-09 · 预印本提出 Telemetry Claim Adjudicator（TCA）：一种"机制式、无需结果

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Nature Communications · 2026-09-08 · 期刊论文（Karl Friston 等）论文处理的是"采样哪些结果能最大程度揭示世界模型结构"这一问题，为结构学习（尤其是规则发现）提供了原则性方法：在主动推断

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Brazilian Journal of Health Aromatherapy and Essential Oil · 2026-09-08 · 综述综述药物研发管线中计算技术的演进：从早期专家系统（DENDRAL）、计算机辅助药物设计

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Human Factors · 2026-09-08 · 期刊论文比较人–人团队与人–AI 团队在协作决策中的表现，考察信息询问（information inquiry）与团队表现预期如何影响团队过程与结果。看点：AI 科研不只发生在

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arXiv:2609.05079 · 2026-09-04 · 预印本 40 个来自同行评审研究的盲任务（跨 10 个学科），只给目标与冻结数据、隐藏结论与路径；LLM 评委按 6 维证据成熟度打分。结果：4 个主流编码智能体挤在 58–6

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arXiv:2609.02749 · 2026-09-02 · 预印本 DisCo 智能体把开源生态的领域"操作知识"蒸馏为紧凑、可复用的验证技能，产出 AREX-Skill Library（5000+ 技能）。看点：这与本站"技能库"

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Dr. Claw （arXiv:2609.00365，2026-08-31）：以人机协同 + 持久状态 + 技能库把规划-执行-写作变成一条可恢复、可审计的闭环，比裸 CLI 智能体完整度更高。 BloClaw （AI4S 工作站，2026

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场景：微服务事故诊断。核心工具 TCA（Telemetry Claim Adjudicator）是一个不依赖结果标签的机械裁决器，逐条裁定 LLM 智能体在诊断中引用的遥测断言是否有依据。配套制品：6 种架构臂 × 2 个基准的诊断 harness；以 SHA-256 请求号

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核心问题：如何采样最能揭示世界模型结构的结果——即在若干生成模型/假设之间做最优实验设计（rule discovery）。数学工具：主动推断中，策略（动作组合）按期望自由能选择 = 期望信息增益 + 价值；信息增益即"含与不含行动后果"两种预测后验之间的 KL 散度。计算效率

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演进脉络：从 DENDRAL 专家系统、计算机辅助药物设计（CADD）、QSAR 建模，到 AlphaFold 3 生物分子复合物预测、计算机辅助合成规划（CASP）、天然产物生物勘探与自主多智能体系统。重点进展：抗菌筛选、精准肿瘤学、植物化学表征，以及临床阶段的 AI 生成分

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背景：传统人–AI 决策研究把过程当作"AI 给建议、人做决定"的线性分段流程；但 LLM 让交互更接近人–人团队的协作——成员必须共享并整合各自独有的信息才能做出好决策。采用团队研究经典范式隐藏剖面任务（hidden profile）；操纵团队类型（人–AI 98 组 vs

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