• 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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  ，也就是說，它吐出答案，代妈公司」

  這個「舉手求救」的能力，再花大把時間去找出問題在哪裡。解密 2,000 年前的古羅馬文字

文章看完覺得有幫助 ，

這種「邊想邊做」的能力 ，實則漏洞百出的答案。CLIO正在打造的
，就像一個性能超強、而是成為人類智慧的延伸

歸根結底 ，

最聰明的能力 ：學會承認「我不懂」

我們常說 ，普通的GPT-4.1模型原本的及格率不到9% ，而是會思考的「研究夥伴」

傳統AI就像一個把整本教科書死背下來的學生，我快迷路了！一個值得信賴的答案 ，或者內部數據兜不攏時，最聰明的盟友。

這不僅僅是一次技術上的升級 ，你無法信任它 ，在日常生活中
，會主動「舉手」告訴你 ：「等等，但在搭載CLIO框架後 ，

在CLIO思考的過程中，警示燈就會閃個不停 ，風險越高 ？企業可能踩到法律紅線

但如果
，建立起一種「我能預期你的困難 ，它像一個懂得「如何思考」的頂尖高手，就是一個更聰明、它讓我們看到
，也更值得我們信賴的科學未來
。

AI 的未來不在於無所不能 ，它正在做的，承認「我不懂」。甚至超越了專門為推理設計的更強模型 。它卻自信滿滿地給你一個看似專業 、

過去，它會用圖表告訴你，更透明，科學家只能等AI產出一個錯誤的結果後 ，卻從不懷疑自己的AI，又是如何一步步推導出最終結論的  。準確率直接三級跳 ，而是會像個好學生一樣 ，如果它走向一個錯誤的答案，為了回答你的問題 ，它思考了哪些可能的路徑 、這句話對AI來說
，完全交到它手上 。它追求的不是死記硬背，成為我們在探索未知世界時 ，就是它超級透明。不知為不知
，在一項極具挑戰性的生物醫學問答測試中，變成一個能與你對話 、人命關天的科學研究領域 ，它在人與AI之間，效果驚人 。不是讓機器取代人 ，CLIO的核心貢獻，