20260625:很多新内容

concepts/hypothesis-tree-refinement.md

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+title: "Hypothesis Tree Refinement (HTR)"
+created: 2026-06-24
+updated: 2026-06-24
+type: concept
+tags: ["autonomous-research", "agent", "tree-search", "knowledge-management"]
+sources:
+  - "[[arbor-htr-2026]]"
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+# Hypothesis Tree Refinement (HTR)
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+HTR 是 Arbor 框架的核心方法：将自主科研的中间状态持久化为假设树，通过分支探索、执行反馈回写、洞察向上传播和 held-out 准入门控实现累积式科研进步。
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+## 树节点结构
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+n = ⟨h, ι, µ⟩
+- **h (Hypothesis)**：可验证的改进主张，粒度随深度细化（根=方向，叶=具体干预）
+- **ι (Insight)**：可复用的证据解读——非执行日志，紧致语义记忆
+- **µ (Metadata)**：状态/分数/git ref
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+## 五步循环
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+```
+Observe → Ideate → Select → Dispatch → Backpropagate
+```
+
+1. **Observe**：观察当前树状态（前沿、洞察、约束）
+2. **Ideate**：在选定父节点下生成 k 个子假设
+3. **Select**：选择最有前景的叶子调度执行
+4. **Dispatch**：将叶子分配给隔离 Executor
+5. **Backpropagate**：将执行结果（分数/洞察）写回节点，沿祖先路径向上抽象
+
+## 三种角色合一
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+- **搜索前沿**：活跃/验证/剪枝方向的可视化
+- **长期记忆**：成功+失败的复用证据
+- **可审计记录**：每个产物变更可追溯到动机假设
+
+## 参考
+- [[arbor-htr-2026]]
+- [[coordinator-executor-architecture]]
+- [[autonomous-optimization-ao]]