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title: 经验发现与模拟 (Empirical Discovery & Simulation)
created: 2026-05-01
updated: 2026-05-01
type: concept
tags: [benchmark, llm]
sources: [papers/dou-cl-bench.md]
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# 经验发现与模拟 (Empirical Discovery & Simulation)

> CL-bench 第四类上下文——**最难类别**（最佳仅 18.1%）。与前三个类别的根本区别在于需要**归纳推理**：从数据中发现模式，而非从给定规则推导。

## 三个子类

| 子类 | 核心操作 |
|------|---------|
| Experimental Data | 从实验数据中发现物理规律 |
| Observational Data | 从观测记录中提取模式 |
| Simulation Environment | 在虚拟沙盒环境中推理分析 |

## 为什么最难？

### 演绎 vs 归纳
- 前三个类别：给定规则 → 应用规则（**演绎**）
- 经验发现：给定数据 → 发现规则 → 应用规则（**归纳 + 演绎**）

归纳是人类智能的核心优势之一，也是当前 LLM 的最薄弱环节。

### 信息密度低
- 规则系统应用中信息是显式的、符号化的
- 经验数据中模式是**隐式的**、需要从噪声中分离

### 需要科学思维
- 假设形成 → 数据验证 → 规律抽象
- 这是完整的科学发现循环，远超出简单的信息检索

## 成绩数据

- 十模型平均：~11%
- GPT-5.1：18.1%（最佳）
- GPT-5.2：22.6%（在该类别上领先）
- DeepSeek V3.2：8.0%（最低）

## 相关概念
- [[context-learning]] — 上下文学习
- [[dou-cl-bench]] — CL-bench 论文
- [[domain-knowledge-reasoning]] — 领域知识（演绎式）
- [[spurious-predictability]] — 数据中的虚假模式（金融 ML）