通过程序细化实现假说引导的认知算法发现
英文标题：Hypothesis-guided discovery of cognitive algorithms via program refinement
从人类行为数据中构建算法推理认知模型是认知科学的核心难题，传统认知建模方法虽具高可解释性且依赖专家知识，但在扩展性与灵活性上存在瓶颈。本文提出了一种通过程序细化（program refinement）以假说为引导来发现认知算法的新方法。该方法结合了符号程序表示与假说生成机制，为自动化建模人类思维机制与构建高可解释性 AI 智能体（Agent）提供了新的理论与计算范式。
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中文
通过程序细化实现假说引导的认知算法发现
论文编号：arXiv:2610.02523v1
摘要
从行为数据中构建算法推理的认知模型是认知科学中的核心难题，这对现有方法构成了极大挑战。传统的认知建模方法具备良好的可解释性并充分利用了人类的专家知识，但往往受制于人工设计的高昂成本与建模灵活性不足。本研究提出了一种通过程序细化（program refinement）进行假说引导以发现认知算法的新范式，旨在实现专家直觉与自动化算法发现的高效结合。
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