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DN-Hypo-Pipeline：從「預測」到「解釋」，AI 科學假說生成新框架
現代人工智慧擅長預測，卻無法解釋現象背後的原理。一篇來自 ArXiv 的研究提出了 DN-Hypo-Pipeline，這是一個基於科學解釋理論的假說生成框架。
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現代人工智慧擅長預測，卻無法解釋現象背後的原理。一篇來自 ArXiv 的研究提出了 DN-Hypo-Pipeline，這是一個基於科學解釋理論的假說生成框架。
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科學發現依賴研究人員提出新假說並經過嚴謹驗證。為提升此流程，研究團隊開發了 Co‑Scientist，一套以 Gemini 為基礎的多代理 AI 系統，專注於結構化科學思考與假說產生。系統在研究目標與既有證據的條件下，持續生成、批評與精煉假說，並透過擴展測試時運算資源提升品質。