Principle-Evolvable Scientific Discovery via Uncertainty Minimization

📄 arXiv: 2602.06448v1 📥 PDF

作者: Yingming Pu, Tao Lin, Hongyu Chen

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-02-06

💡 一句话要点

PiEvo：通过不确定性最小化实现原理可演化的科学发现

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 科学发现 大型语言模型 贝叶斯优化 原理演化 不确定性最小化

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的科学智能体受限于固定先验和静态假设空间，导致效率低下，难以发现新现象。
  2. PiEvo框架将科学发现视为在扩展原理空间上的贝叶斯优化，通过演化科学原理而非直接搜索假设来提升效率。
  3. 实验结果表明，PiEvo在解决方案质量、收敛速度和跨领域鲁棒性方面均优于现有方法，提升显著。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLM）的科学智能体加速了科学发现，但由于坚持固定的初始先验，效率通常较低。现有方法主要在静态假设空间内运行，限制了新现象的发现，导致基线理论失效时产生计算浪费。为了解决这个问题，我们提出将重点从搜索假设转移到演化底层科学原理。我们提出了PiEvo，一个原理可演化的框架，将科学发现视为在不断扩展的原理空间上的贝叶斯优化。通过整合基于高斯过程的信息导向假设选择和异常驱动的增强机制，PiEvo使智能体能够自主地改进其理论世界观。在四个基准测试上的评估表明，PiEvo (1)实现了高达90.81%~93.15%的平均解决方案质量，比最先进水平提高了29.7%~31.1%，(2)通过优化紧凑的原理空间，显著降低了样本复杂度，从而使收敛步骤加速了83.3%，(3)在不同的科学领域和LLM骨干网络中保持了稳健的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于LLM的科学发现方法通常依赖于预定义的假设空间和固定的初始先验知识。当面对新的、未知的科学问题时，这些方法往往效率低下，因为它们需要在有限的假设空间内进行搜索，而无法有效地探索新的理论方向。这种固守初始假设的策略限制了发现新现象的能力，导致大量的计算资源浪费在无效的假设验证上。

核心思路：PiEvo的核心思路是将科学发现过程视为一个原理演化的过程，而不是一个简单的假设搜索过程。它通过构建一个可扩展的原理空间，并利用贝叶斯优化方法在该空间中寻找最优的科学原理。这种方法允许智能体在发现新现象时，动态地调整和完善其理论框架，从而更有效地进行科学探索。

技术框架：PiEvo框架主要包含两个核心模块：信息导向假设选择（Information-Directed Hypothesis Selection）和异常驱动的增强机制（Anomaly-Driven Augmentation Mechanism）。信息导向假设选择模块利用高斯过程来评估不同假设的不确定性，并选择那些具有最大信息增益的假设进行验证。异常驱动的增强机制则负责检测实验结果中的异常现象，并利用这些异常信息来扩展原理空间，从而引入新的理论概念和关系。整个框架通过迭代地进行假设选择、实验验证和原理演化，逐步逼近最优的科学原理。

关键创新：PiEvo的关键创新在于其原理可演化的特性。与传统的基于固定假设空间的科学发现方法不同，PiEvo能够根据实验结果动态地调整和扩展其理论框架。这种能力使得PiEvo能够更有效地探索未知的科学领域，并发现新的科学原理。此外，PiEvo还通过信息导向假设选择和异常驱动的增强机制，实现了对原理空间的高效探索和优化。

关键设计：PiEvo的关键设计包括：(1) 使用高斯过程来建模假设的不确定性，并利用信息增益作为假设选择的指标。(2) 设计了一种异常检测机制，用于识别实验结果中的异常现象。(3) 提出了一种原理空间扩展方法，用于根据异常信息引入新的理论概念和关系。(4) 采用贝叶斯优化算法来寻找最优的科学原理。具体的参数设置和损失函数选择取决于具体的科学问题和实验环境，需要根据实际情况进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PiEvo在四个基准测试中表现出色，平均解决方案质量达到90.81%~93.15%，相比现有最佳方法提升了29.7%~31.1%。此外，PiEvo通过优化紧凑的原理空间，显著降低了样本复杂度，使收敛速度提升了83.3%。实验结果还表明，PiEvo在不同的科学领域和LLM骨干网络中均能保持稳健的性能。

🎯 应用场景

PiEvo框架具有广泛的应用前景，可应用于新材料发现、药物研发、生物工程等多个科学领域。通过自主演化科学原理，PiEvo能够加速科学研究进程，降低研发成本，并有望发现传统方法难以发现的创新性成果。未来，PiEvo有望成为科学家进行科学发现的有力工具，推动科学技术的进步。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM)-based scientific agents have accelerated scientific discovery, yet they often suffer from significant inefficiencies due to adherence to fixed initial priors. Existing approaches predominantly operate within a static hypothesis space, which restricts the discovery of novel phenomena, resulting in computational waste when baseline theories fail. To address this, we propose shifting the focus from searching hypotheses to evolving the underlying scientific principles. We present PiEvo, a principle-evolvable framework that treats scientific discovery as Bayesian optimization over an expanding principle space. By integrating Information-Directed Hypothesis Selection via Gaussian Process and an anomaly-driven augmentation mechanism, PiEvo enables agents to autonomously refine their theoretical worldview. Evaluation across four benchmarks demonstrates that PiEvo (1) achieves an average solution quality of up to 90.81%~93.15%, representing a 29.7%~31.1% improvement over the state-of-the-art, (2) attains an 83.3% speedup in convergence step via significantly reduced sample complexity by optimizing the compact principle space, and (3) maintains robust performance across diverse scientific domains and LLM backbones.