SHELDON论文提出假设-观测双空间搜索推理框架

Harshit Joshi、Priyank Shethia 和 Monica S. Lam 在 arXiv 发布论文，提出科学推理框架 SHELDON，分别表示并联合探索假设空间与观察空间，通过主动寻找当前假设无法解释的观察，促进超越局部修正的新假设生成。 该方法受假设-演绎方法和科学发现双空间模型启发。基于论文摘要，在诊断、抽象推理和优化基准上，SHELDON 相对受评基线最高提升 26.7 分，并生成最多 4.5 倍的新颖解。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。