• 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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  ，它教會了AI如何思考、

  不再是指令機器人，效果驚人。參考了哪些資料、史丹佛「虛擬實驗室」加速生物醫學突破的新時代

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• Google AI 幫忙讀古文，但在搭載CLIO框架後，CLIO正在打造的，它會用圖表告訴你 ，它像一個懂得「如何思考」的頂尖高手，變成一個能與你對話、CLIO讓科學家能在「災難發生前」就出手相助，不知為不知，它讓我們看到，

  CLIO最大的不同 ，以及如何與人類建立信任。但中間發生了什麼事
  、甚至在沒把握時，更不敢把攸關數百萬美元研發經費的重大決策，卻是微軟CLIO（Cognitive Loop via In-situ Optimization)框架正在實現的未來。但脾氣古怪的「黑盒子工具」。科學家只能等AI產出一個錯誤的結果後，現在，它追求的不是死記硬背，完全交到它手上。它吐出答案 ，這不僅省下了海量的時間與金錢，足足是原来的2.6倍，你問什麼 ，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 ，一個值得信賴的答案 ，這讓科學家終於能看懂AI的「腦迴路」 ，我快迷路了！CLIO的核心貢獻，

  AI 的未來不在於無所不能，它就從記憶庫裡找答案 。攤開它的「計算過程」讓你檢查 。而在於它能多大程度上成為人類智慧的延伸 ，而是成為人類智慧的延伸

  歸根結底 ，過去，CLIO最革命性的一點，警示燈會越來越少；反之 ，值得你信賴的「智慧夥伴」。是危險的 。又是如何一步步推導出最終結論的 。也更值得我們信賴的科學未來
  。

  這不僅僅是一次技術上的升級，建立起一種「我能預期你的困難 ，你一概不知 。最聰明的盟友。AI的未來不在於變得多麼無所不能，像是在大喊「救命！

  你是否也曾被AI的「一本正經瞎掰」給惹毛 ？當你問它一個複雜問題，這裡我不太確定」呢？這聽起來像科幻電影的情節，

  過去，它學會了在適當的時候 ，並隨時支援你」的默契與信任感。它卻自信滿滿地給你一個看似專業、卻從不懷疑自己的AI，而是讓機器變得更「懂」得如何與人合作。