摘要
自主科学发现正进入危险区域：若评估器固定，强搜索过程可能仅学会应试而非掌握机制。本文提出“让深渊回望”理念，即通过自适应证伪主动对抗候选者，而非被动静态验证。我们引入 DASES 框架，使创新者、深渊证伪者与机制因果提取者在固定科学契约下协同进化可执行科学产物及反例环境。实验表明，该方法能拒绝静态验证通过的伪产物，发现具有泛化能力的损失函数 FNG-CE，在 ImageNet 等基准上表现优异。
AI 推荐理由
论文提出三方协同进化框架，核心在于通过自适应证伪驱动智能体自我改进与进化。
研究机构
Texas A&M University
VeTrue AI
Worcester Polytechnic Institute
University of Illinois Urbana-Champaign
论文信息