研究评估 LLM 智能体能否在上下文中做贝叶斯推断
原文标题：From Prompts to Posteriors: Can LLM Agents Perform Bayesian Inference in Context?
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研究系统评估大模型在上下文中进行贝叶斯信念更新的能力，涵盖定性认识论示例、定量基准与非贝叶斯更新对下游任务的影响。结果显示 LLM 通常违反贝叶斯规则，但配备现代推理能力与代码执行后性能大幅提升，甚至可近似解析不可解的后验。这表明带工具的 LLM 已可用于科学发现中的复杂信念更新。
- 问题
- LLM 能否在上下文中按贝叶斯规则随证据更新信念，此前多被假定不能。
- 方法
- 构建从定性认识论示例到定量基准的评估框架，并测试推理能力与代码执行对信念更新的影响。
- 结果
- 未给出量化结果；LLM 通常违反贝叶斯规则，但配备推理与代码执行后可大幅提升，甚至近似解析不可解后验。
- 影响
- 科学发现类智能体可把复杂信念更新交给带工具的 LLM，而非依赖简化启发式。
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系统评估显示 LLM 在上下文中通常违反贝叶斯规则，但配推理与代码执行后可大幅提升。
- •评估框架覆盖定性认识论示例、定量贝叶斯基准，以及非贝叶斯更新对下游任务的影响
- •跨场景发现 LLM 在上下文中更新信念时普遍违反贝叶斯规则
- •配备现代推理能力与代码执行后性能大幅提升，甚至可近似解析不可解的后验
- •作者据此认为带工具的 LLM 已可用于科学发现中的复杂信念更新
为什么重要：结论把瓶颈从模型本身转向工具配置，对用 LLM 做实验设计与证据整合的科研流程有直接含义。
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