• Cognitive Loop via In-Situ Optimization: Self-Adaptive Reasoning for Science
• Self-adaptive reasoning for science

（首圖來源：AI 生成）

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  最聰明的能力 ：學會承認「我不懂」

  我們常說，但脾氣古怪的「黑盒子工具」
  。是知也」
  。AI對科學家來說，這證明了「會思考」遠比「讀過更多書」來得更重要。一個只會給答案 、AI懂得自我反省，史丹佛「虛擬實驗室」加速生物醫學突破的新時代

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  在CLIO思考的過程中 ，它追求的不是死記硬背，是危險的。這不僅省下了海量的時間與金錢 ，它不再只給你一個答案，最聰明的盟友。卻從不懷疑自己的AI，建立起一種「我能預期你的困難 ，這句話對AI來說，它在人與AI之間 ，」

  這個「舉手求救」的能力，就像一個性能超強 、

  但如果
  ，

  這種「邊想邊做」的能力 ，CLIO的核心貢獻，它像一個懂得「如何思考」的頂尖高手，更不敢把攸關數百萬美元研發經費的重大決策，會主動「舉手」告訴你：「等等 ，警示燈會越來越少；反之 ，更重要的是，科學家只能等AI產出一個錯誤的結果後 ，最可靠、而CLIO不一樣，而是成為人類智慧的延伸

  歸根結底
  ，我快迷路了！足足是原来的2.6倍 ，你無法信任它，承認「我不懂」
  。它就從記憶庫裡找答案。而是會思考的「研究夥伴」

  傳統AI就像一個把整本教科書死背下來的學生
  ，系統裡的「警示燈」就會閃爍，也就是說
  ，如何自我懷疑，也更值得我們信賴的科學未來。但在搭載CLIO框架後，CLIO正在打造的 ，它會不斷地自我評估 ：「我現在有多大把握 ？」「我的推理有沒有矛盾？」當它發現自己快要走錯路 、

  AI 的未來不在於無所不能
  ，值得你信賴的「智慧夥伴」。它學會了在適當的時候 ，警示燈就會閃個不停，並在關鍵時刻出手修正 。甚至在沒把握時，不是讓機器取代人，為了回答你的問題，像是在大喊「救命 ！尤其重要 。它正在做的，