主动推断与"人工推理"：用期望自由能驱动结构学习与规则发现
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
机器学习在无创贫血诊断中的应用：基于CRISP-DM的系统综述
结论：该综述梳理了基于CRISP-DM流程的机器学习用于无创贫血诊断的近期研究进展。 设计：系统综述，围绕CRISP-DM数据挖掘流程归纳无创贫血诊断的机器学习建模工作。
Dr. Claw / BloClaw：可审计、可追溯的"AI 科研工作台"
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
数据驱动方法在绿色微生物学中识别植物促生菌的策略综述
综述指出，高通量测序推动植物促生菌研究从培养依赖转向基因组信息策略，但准确识别与表征仍具挑战。 文章为综述，梳理基于基因组的大规模分类与功能分析，以及基于性状数据库对植物有益基因的预测途径。
TruthInsightBench：用"盲任务"测科研智能体是否真的会"发现"
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
AI 智能体在药物发现中的应用：批判性文献综述（含转化鸿沟）
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
人工智能交互不等同于社会交互：重思幼儿期人工智能介导的数字暴露
综述主张人工智能交互不等同于社会交互，需重新审视幼儿期人工智能介导的数字暴露。 该文为综述，因摘要缺失，具体检索策略、纳入文献与分析框架无法从现有信息获知。
Auditing the Auditor：无标签、可校准地测量 LLM 诊断中的"无依据断言"
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
大语言模型对窄治疗窗药物监测的解读表现评估
三种当代大语言模型在苯妥英与地高辛治疗药物监测解读上表现存在领域差异。 向Claude Sonnet 4.6、ChatGPT 5.5与Gemini 3.1 Pro提交30个结构化临床情景，由两名评分者盲法独立评分。
机器学习预测心血管病风险算法的系统综述：前景与临床不确定性
该综述考察机器学习算法预测心血管疾病风险的输出，是否针对Framingham风险评分的已知不足并改善风险估计。 检索Medline、Embase与IEEE自建库至2025年1月1日，纳入将机器学习心血管风险评估输出与FRS直接比较的研究，排除评论、信件及未发表文献。
