北京
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自动科研又往前迈了一步。这篇新文章介绍的 Model Discovery Agent（MDA），把大语言模型和贝叶斯推断组合在一起，让AI自己设计关键实验。
MDA的核心是把科研流程拆成两段：大语言模型负责生成假设，贝叶斯推断负责优化实验设计。前者帮助系统判断"该往哪个方向研究"，后者帮助系统判断"哪个实验更值得做"。
大模型当"假设生成器"
大语言模型在MDA中扮演假设生成器，输出候选的科学假设；贝叶斯推断则负责在这些假设之上做实验设计的优化，挑出关键实验。
闭环自动跑起来
生成假设、设计实验，再生成、再优化——两个环节反复迭代，最终形成一套高效的自动化科研循环。这正是"Auto Research"想要的形态：AI自己提假设、自己设计关键实验。
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