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title: "Insight Backpropagation"
created: 2026-06-24
updated: 2026-06-24
type: concept
tags: ["knowledge-management", "agent", "tree-structure", "abstraction"]
sources:
  - "[[arbor-htr-2026]]"
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# Insight Backpropagation

Insight Backpropagation 是 Arbor 假设树中从叶到根的洞察传播机制：将局部实验结果抽象为方向级经验，最终贡献到全局紧凑理解。

## 工作流

1. **叶子执行**：Executor 返回 (score, result, insight, branch)
2. **写回节点**：将结果写入对应叶子节点
3. **向上抽象**：沿祖先路径，每个内部节点 Abstract({ι_c for c in children})
4. **全局汇聚**：根的 insight 汇总整次运行的 compact understanding

## 洞察 vs 日志

| 维度 | 执行日志 | Insight |
|------|---------|---------|
| 内容 | 原始工具调用/输出 | 语义抽象 |
| 示例 | "Ran Muon with lr=0.01, loss=0.043" | "轴统计量单独不够；替换 NS 会破坏全矩阵几何" |
| 复用性 | 低（需人工解读） | 高（直接约束后续假设生成） |

## 为什么需要

没有抽象，树会退化为无结构日志——后续的 Ideate 和 Select 无法从历史中学习。Insight Backpropagation 是 HTR 从"探索日志"升级为"累积研究"的关键。

## 参考
- [[arbor-htr-2026]]
- [[hypothesis-tree-refinement]]
- [[coordinator-executor-architecture]]
