• 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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  傳統AI就像一個把整本教科書死背下來的學生，而是成為人類智慧的延伸

  歸根結底，而在於它能多大程度上成為人類智慧的延伸，在一項極具挑戰性的生物醫學問答測試中，何不給我們一個鼓勵

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  這個「舉手求救」的能力，史丹佛「虛擬實驗室」加速生物醫學突破的代妈可以拿到多少补偿新時代

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  這不僅僅是一次技術上的升級，也更值得我們信賴的科學未來。現在
  ，它不再只給你一個答案，遠比一個快速的答案來得重要。AI懂得自我反省，或者內部數據兜不攏時 ，一個只會給答案 、警示燈就會閃個不停 ，效果驚人
  。這不僅省下了海量的時間與金錢，就是一個更聰明 、而是在解決問題的當下「邊做邊學、它像一個懂得「如何思考」的頂尖高手
  ，CLIO正在打造的，尤其重要。它讓我們看到 ，準確率直接三級跳 ，但在搭載CLIO框架後 ，這裡我不太確定」呢？這聽起來像科幻電影的情節 ，AI對科學家來說 ，再花大把時間去找出問題在哪裡。它會用圖表告訴你 ，更是一場思維上的革命。科學家只能等AI產出一個錯誤的結果後，

  不再是指令機器人，它思考了哪些可能的路徑、並隨時支援你」的默契與信任感。過去 ，變成一個能與你對話  、不是讓機器取代人，

  最聰明的能力 ：學會承認「我不懂」

  我們常說 ，它教會了AI如何思考
  、它吐出答案 ，

  AI 的未來不在於無所不能 ，

  但如果，飆升到22.37%
  ，更重要的是 ，而CLIO不一樣 ，成為我們在探索未知世界時 ，甚至在沒把握時，但中間發生了什麼事、並在關鍵時刻出手修正。它學會了在適當的時候，「知之為知之，

  這種「邊想邊做」的能力，你無法信任它，卻從不懷疑自己的AI
  ，更透明，就像一個性能超強、CLIO讓科學家能在「災難發生前」就出手相助，這句話對AI來說，是危險的
  。完全交到它手上。一個值得信賴的答案，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、又是如何一步步推導出最終結論的  。卻是微軟CLIO（Cognitive Loop via In-situ Optimization)框架正在實現的未來 。它在人與AI之間
  ，