贝叶斯粒子推断框架建模儿童心智模型

2026年10月30日，一篇发表于arXiv人工智能板块的论文提出用贝叶斯粒子推理框架，建模儿童在随机、部分可观测的Box Task中如何生成新假设并应对不确定性。研究提出假设的两种表示：证据约束与可执行程序。约束形式表明，模型需同时考虑证据的主观可靠性与在线假设生成，才能解释儿童行为的关键特征；程序形式显示，假设可为部分组合规则以指导信息收集，并用基于LLM的程序合成在三种提示词变体和多个LLM后端上验证了稳健性。作者称，其贡献是对行为的计算分析，将儿童生成新假设并随推理展开回应环境不确定性的认知过程形式化。目前进展限于该论文的框架与验证结果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。