自动化科学遗憾最小化
机器学习
2025-05-26 v1
摘要
我们介绍自动化科学遗憾最小化 (ASMR) —— 一个用于自动计算认知科学的框架。基于科学遗憾最小化原则，ASMR利用 Centaur —— 一种最近提出的人类认知基础模型 —— 识别可解释认知模型中的差距。随后通过基于语言的推理模型生成自动修订来解决这些差距。我们在多属性决策任务中展示了该方法的实用性，显示 ASMR 发现的认知模型在保持可解释性的同时，能够以噪声天花板的水平预测人类行为。综上所述，我们的结果凸显了 ASMR 自动化认知建模流程核心组件的潜力。
引用
@article{arxiv.2505.17661,
title = {Automated scientific minimization of regret},
author = {Marcel Binz and Akshay K. Jagadish and Milena Rmus and Eric Schulz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.17661},
year = {2025}
}