StatefulDiscovery：开放端科学发现中的证据校准主张形成

开放端科学发现要求智能体超越预设问题的分析执行，在多轮探索中决定研究现象并避免过度解读。针对证据校准问题，本文提出 StatefulDiscovery 框架，通过外化调查状态来协调前沿选择、证据获取及主张裁决。在 40 个真实数据任务上的评估表明，相比基线，该方法能生成更多获高价值且证据充分的主张。消融实验证实结构化假设、局部裁决和前沿控制对性能的关键贡献，表明显式发现状态能有效耦合探索与证据校准的主张形成。