利用可能性推理实现开放式科学发现

英文标题：Open-ended Scientific Discovery with Possibilistic Reasoning

这篇 arXiv 论文（arXiv:2610.11289v1）讨论如何利用大语言模型开展自主科学发现。论文指出，LLM 驱动的科学发现需要随着证据累积，自适应地生成和检验假设，同时保持统计有效性。摘要还提到，现有的任意时刻有效（anytime-valid）方法能够处理数据依赖型假设，但所给原文未包含后续关于开放式发现问题的完整内容。该研究关注为具备 Agent 能力的科研系统建立更可靠的统计推理基础。

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