混合系统用程序精化发现认知算法

研究者提出一种混合系统，把认知算法发现当作程序精化问题处理：人类创建的认知模型以概率程序表达，由一组 LLM 智能体识别模型与行为间的偏差，在研究者设定的约束内提出代码级修改并验证结构保真度，修订结果再交给概率推理模块完成隐变量推理与数据似然计算。 在覆盖多种认知算法的问题解决范式人类行为数据上，修订后的模型相比原始模型持续提升拟合度，并揭示出一小组反复出现的创新。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。