yogsoth-ai

根据异常现象生成最佳解释假设

逐一移除组件，观察系统变化，发现隐藏依赖并生成改进思路

将系统架构映射为可消融单元，用于消融研究

设计消融实验来评估机器学习模型各组件贡献

逐一移除系统组件并记录每次影响

按承重与脆弱性两个维度分类假设

从具体案例中提炼抽象原理

在不同抽象层次间进行联想与创意组合

在具体与抽象之间切换思考层次，找到最佳研究切入点

将生物原理转化为设计灵感

计算风险优先级数并分类失效模式

从实验设计中列出所有实施活动

分析用户背景、资源与深层动机，生成用户画像

通过成对比较自动排序项目，直到排名稳定

通过结构化辩论协议分析观点并生成裁决

用辩论框架检验观点真伪

模拟渐进式压力升级，测试防御系统韧性

模拟敌对角色攻击你的项目，发现盲点

从敌对视角攻击你的系统，发现安全漏洞

用逻辑极限和边界条件检验工件是否崩溃

为被拒候选人构建最强辩护论点

将多个排名选票合并为共识排名

用层次分析法计算指标权重

用AHRQ PiCMe框架系统评估研究差距

用AHRQ框架分类差距根因

自动检测并合并重复页面与重定向关系

生成竞争性解释和场景，挑战主导叙事

从同一证据生成多个替代性未来场景

生成替代模型公式，通过放松或替换假设

对候选方案按多维度打分，生成评分矩阵

为每个方案生成替代选项，避免思维定势

将源领域结构映射到目标领域，发现关系对应

层层深入类比，发现隐藏洞见

从已知领域提取可迁移的结构原理

评估类比深度，判断是否值得迁移投资

将复杂目标递归拆解为可执行的子目标树

描述并分类现有理论无法解释的异常现象

分析异常现象并生成合理解释

设计子问题的最佳回答顺序

挑战行业基准的隐藏假设

发现组织中的积极偏差并提炼可迁移原则

用欣赏式探询将问题视角转为资产视角

用RAND/UCLA方法建立共识标准

将研究目标转化为可执行的研究流程并自动执行

将设计总结为研究结果JSON块

生成研究图谱的JSON格式规范

判断用户模拟器是否按策略卡执行了压力测试

对研究设计样本进行质量排序

优化预训练循环中的批次归因与恢复

把技能依赖关系画成交互式HTML图