為認知推論設計更聰明的實驗
這篇論文將認知實驗設計建模為 Bayesian Experimental Design 問題，並把實驗環境本身視為設計變數。其攤銷式方法能以大幅降低的計算成本，近似重現精確 Monte Carlo 的環境排名，但最佳環境會因推論目標而異。
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Tag: #bayesian-inference6 results
PIBO：針對佈局問題的置換不變貝葉斯優化
研究人員推出了 PIBO，這是一種利用最優傳輸理論（Optimal Transport theory）的貝葉斯優化方法，專門處理點的順序不影響目標函數的佈局問題。該方法顯著提升了風電場設計等工業任務的性能並縮短了計算時間。
機率概念的演變：人類理性的鏡像
本文探討了機率理論的歷史演變及其在塑造現代科學理性中的角色。文章強調了貝氏推論在處理概念模糊性方面的局限，並討論了模糊邏輯與深度學習如何補充傳統的機率模型。
2-Step Agent 框架揭示 AI 決策陷阱
介紹 2-Step Agent，一個使用貝氏因果推斷建模 AI 輔助決策的計算框架。它模擬預測如何更新代理信念並影響決策與結果。證明錯位的先驗信念可能導致比無 AI 支援更差的結果。
使用 JASP 無需編碼即可進行貝葉斯統計
JASP 是一款免費的圖形介面工具，讓使用者無需編寫程式碼即可進行貝葉斯估計與假設檢定。對於研究人員與數據分析師而言，它是 Python 統計分析的便捷替代方案。
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機率模型情境推論符號
提出簡單符號 D ⊙ M(ψ) = p(X ∣ D, M(ψ))，明確捕捉超越純資料條件的情境推論。強調 ML/科學建模中假設與先驗等脈絡。尋求機率程式設計與理論中的新穎性回饋。