EPOCH：证据治理的AI科研搜索架构

2026年10月7日，arXiv cs.AI 发布论文 EPOCH，提出一种以证据治理为核心的搜索架构，用于实现可靠发现。该架构通过显式任务契约、类型化记忆、主动证伪、准入检查与独立重放构建发现循环，使候选结果按其支撑主张的强度与范围被评估。论文报告该方法在 AlgoTune 上取得最优聚合表现，平均归一化分数 0.65，高于最强基线的 0.53；在内部 Math14 套件上取得最高平均分 0.57；在 AgentHPO 上领先描述性聚合。目前该工作以预印本形式公开，报道中未提及后续的独立验证或复现结果。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。