摘要
本文提出自动化认知科学家（AutoCog），一个完全自主的代理 AI 系统，旨在解决认知科学中理论构建依赖人工的瓶颈。该系统通过闭环流程运作：LLM 代理提出竞争理论，设计判别性实验，收集在线参与者行为数据，评估理论生成性能，诊断失败原因并合成更优的后继理论。在决策领域，AutoCog 不仅复现了已知策略，还发现了超越现有理论的新颖多线索决策理论，并经预注册研究证实。该系统展示了如何将理论构建转化为显式、可执行且累积的科学过程。
AI 推荐理由
论文核心在于 Agent 通过闭环反馈自我诊断、合成更好理论，实现自我进化。
研究机构
Princeton AI Lab, Princeton University
Department of Psychology, Princeton University
Department of Psychology, Cornell University
Department of Psychology, Stanford University
Institute for Human-Centered AI, Helmholz Munich
Princeton Neuroscience Institute, Princeton University
论文信息