MDA 智能体用贝叶斯设计实验，效率提升约 5 倍

论文提出 Model Discovery Agent（MDA），让 LLM 提出数据解释，再用标准贝叶斯数学挑选最能区分这些解释的实验，避免在验证既有想法的实验上浪费资源。在物理基准上，MDA 的模型在 93% 的运行中准确到可通过，而同一 LLM 单独工作时仅为 31%。MDA 还用 8 次实验匹配了已发表结果，而后者约需 41 次。