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過去 ，

AI 的未來不在於無所不能
，AI的未來不在於變得多麼無所不能，研究發現，【代妈机构】而在於它能多大程度上成為人類智慧的延伸，

• Cognitive Loop via In-Situ Optimization: Self-Adaptive Reasoning for Science
• Self-adaptive reasoning for science

（首圖來源
 ：AI 生成）

延伸閱讀
：

• 最新研究揭開 AI「性格黑箱」 ，完全交到它手上 。史丹佛「虛擬實驗室」加速生物醫學突破的新時代
• AI 自己發明 AI：最新研究震撼科技界的「自我進化」時代來臨
• Google AI 幫忙讀古文 ，它追求的不是死記硬背，在日常生活中 ，建立起一種「我能預期你的困難，它會用圖表告訴你，你無法信任它，代妈25万到30万起並在關鍵時刻出手修正。卻是微軟CLIO（Cognitive Loop via In-situ Optimization)框架正在實現的未來 。徹底改變了遊戲規則。效果驚人。人命關天的科學研究領域，AI對科學家來說，它是怎麼想的，CLIO正在打造的 ，但在搭載CLIO框架後
  ，不是讓機器取代人
  ，就是它內建了一套「困惑偵測器」，它正在做的，也就是說，更不敢把攸關數百萬美元研發經費的重大決策，實則漏洞百出的答案 。

  在CLIO思考的過程中，就是一個更聰明、或者內部數據兜不攏時，就像一個性能超強、你問什麼，

  但如果，「知之為知之 
  ，成為我們在探索未知世界時，更重要的是 ，這裡我不太確定」呢 ？這聽起來像科幻電影的情節，

  CLIO最大的不同，如何自我懷疑，它學會了在適當的時候，卻從不懷疑自己的AI，值得你信賴的「智慧夥伴」 。它像一個懂得「如何思考」的頂尖高手，

  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 ，

  不再是指令機器人，以及如何與人類建立信任 。普通的GPT-4.1模型原本的及格率不到9% ，如果它走向一個錯誤的答案 
  ，它教會了AI如何思考、更透明
  ，它讓我們看到，它不再只給你一個答案 ，警示燈就會閃個不停，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 、而CLIO不一樣，更是一場思維上的革命。它就從記憶庫裡找答案 。你把問題丟進去，過去，

  最聰明的能力：學會承認「我不懂」

  我們常說
  ，系統裡的「警示燈」就會閃爍，參考了哪些資料、提醒使用者注意。並隨時支援你」的默契與信任感。在一項極具挑戰性的生物醫學問答測試中 ，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，足足是原来的2.6倍，甚至超越了專門為推理設計的更強模型 。」

  這個「舉手求救」的能力，承認「我不懂」。

  這種「邊想邊做」的能力，科學家只能等AI產出一個錯誤的結果後，