11:15
官方账号arXiv cs.AI@Kevin Murphy
推荐理由：想用最少实验搞清楚因果机制？MDA 把 LLM 和贝叶斯结合，自动设计实验、发现模型，物理化学生物三领域都刷新了纪录。
贝叶斯实验设计
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8月11日
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Model Discovery Agent (MDA) 将大语言模型作为候选结构提议器，与序贯蒙特卡洛、模拟推断和价值信息等贝叶斯方法结合，用于从少量干预实验中学习因果机制模型。MDA 在 M-open 设定下运行，当真实模型超出假设类时，预测检查会触发提议器扩展假设空间。在物理、化学和生物学三个基准上，MDA 实现了数据高效的模型学习和可靠的干预预测，创下新 SOTA。
6月23日
13:27
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官方账号arXiv cs.LG@Tom Rossa, Angus Phillips, Tom Rainforth
推荐理由：这篇论文提出Action-BED，把贝叶斯实验设计的目标从双重难解变成单重难解，直接用随机梯度优化，更简单高效。