用程序精化从行为数据发现认知算法
原文标题：Hypothesis-guided discovery of cognitive algorithms via program refinement
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论文提出一种混合系统，把认知算法发现建模为程序精化问题：人类构建的认知模型以概率程序表达，交由 LLM 智能体在研究者约束下识别模型与行为的偏差、提出代码级修改并验证结构保真度。修改结果传入概率推断模块完成隐变量与似然计算。在暴露多种认知算法的问题解决任务上，修订后的模型拟合度稳定优于原始模型。
- 问题
- 从行为数据发现认知算法时，传统建模不灵活，纯LLM生成又缺人类专家约束。
- 方法
- 把认知算法发现当作程序精化：人类概率程序模型交给LLM智能体识别偏差、按约束改代码并验证结构保真，再交由概率推断模块。
- 结果
- 修订后模型拟合度稳定优于原始模型
- 影响
- 给出人机协作的认知建模流水线，可复用到需要可解释模型的行为分析任务。
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