title, created, updated, type, tags, sources
| title |
created |
updated |
type |
tags |
sources |
| Insight Backpropagation |
2026-06-24 |
2026-06-24 |
concept |
| knowledge-management |
| agent |
| tree-structure |
| abstraction |
|
|
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
- 叶子执行：Executor 返回 (score, result, insight, branch)
- 写回节点：将结果写入对应叶子节点
- 向上抽象：沿祖先路径，每个内部节点 Abstract({ι_c for c in children})
- 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
