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Anthropic 於 11 月 6 日刊出圖賓根三位研究者的客座文章,主張 AI 參與科學建模時,只交回最貼合資料的單一模型並不算完成工作。文章以 Hodgkin-Huxley 神經方程的歷史案例與模擬為基礎的推論說明:參數與模型的分布、被排除的候選、對新實驗的分歧預測,才是能換到理解的交付物。作者自承目前的 LLM 代理建模系統多半仍在重現已知模型。