证据

这样一来，生成不再是自由发挥，而是被明确目标牵引：既贴题，也尽量避免与已有证据重复。

「证」负责收集并筛选能够实质改变当前判断的代码、接口、测试、执行轨迹与工具回执，同时明确已知、未知、假设及证据边界；

循证螺旋正是将这一可反驳性转化为递归式自我改进的认识与工程门控：系统先界定当前主张、假设及证据边界，再为其提出可观察的失败条件；

说明：对模型综合能力作出全面评估，需明确基准评测的证据边界。

它要求人根据证据质量、任务风险和不确定性，调节自己对AI的依赖程度，并为最终决定承担责任。

这种调整不是笼统地增加或减少对AI的信任，而是使依赖程度与证据质量、任务风险和不确定性相匹配。

AI不会把坏数据变成好结论，也不会因为模型先进就天然满足审计证据要求。

关键审计证据是否充分、适当；

BGE、MedCPT等reranker更容易保留生成文档，而MedRGAG能重新保留那些低相似度但有信息量的检索证据。

KGCC（Knowledge-GuidedContextCompletion，知识引导的上下文补全）解决的是「生成什么」：普通GAG往往直接围绕问题生成参考资料，而KGCC会先总结检索证据，再判断回答还缺哪些关键信息。

但有些检索证据虽然不那么「像问题」，却可能包含关键事实。

当检索证据与生成证据共同进入候选池时，普通reranker或相似度排序往往更偏向表面相似的文本，却可能忽略真正支撑医学推理的关键信息。

研究者报告了围绕直接成像的褐矮星伴星CD-352722B运行的一颗系外卫星的证据。

快速演化的证据

文献证据质量、患者适配性、诊疗风险与获益的判断，必须由医生结合专业经验和临床场景最终把关，AI不能替代医生决策。

唯一不足是没有经过严格的多专家共识校准，整体可靠性仅次于S3级指南，可作为核心证据的补充。

证据或专家共识基础扎实，可用来补充核心证据的细节，解决常规指南未覆盖的问题。

这类内容整合了全域研究证据和行业权威共识，能有效避免单篇论文的片面偏差，是最高效、最靠谱的学习和诊疗参考。

3️⃣亚精胺神经保护潜力：系统梳理亚精胺干预AD的作用机制及动物与人体研究证据。

本综述梳理了GLP-1RAs在阿尔茨海默病、帕金森病、缺血性卒中、脑出血、亨廷顿病、多发性硬化、肌萎缩侧索硬化、抑郁症、癫痫及脊髓损伤等疾病中的研究证据。

简介：本叙述性综述系统梳理了天然多胺化合物亚精胺影响阿尔茨海默病（AD）病理生理过程的潜在机制，以及现有动物和人体研究证据。

阿尔茨海默病中的亚精胺：来自动物模型和人体研究的证据

大家可以借助常用的文献管理工具，把筛选出的优质指南、核心研究、诊疗证据统一归档，标注好关键词、核心诊疗要点、适用场景和禁忌情况。

「伪」主动检验候选方案的前提、实现与正确性声明，推导可观察的失败条件，定位矛盾、错误与证据缺口；

它将一次软件工程任务编译为多轮、分阶段且相互约束的模型调用，而非对同一Prompt机械重试：不同轮次分别承担候选生成、反证、定向探究、修订与验证等职责，并接收由Harness动态构造的结构化工作包，其中持续携带任务契约、代码上下文、前轮产物、工具回执、测试错误、证据缺口、失败归因及修复边界。

MedRGAG不再纠结检索和生成谁更可靠，而是从「回答一个问题需要哪些知识」出发，把检索、生成与选择组织成一种查漏补缺式知识增强：检索先提供外部事实锚点，生成再围绕缺口补充背景，最后筛出真正能支撑答案的证据组合。

换句话说，KADS不是在选「最像问题」的相似文档，而是在选「最能拼出答案」的证据组合。

这个案例里，检索给出事实锚点，生成补上鉴别知识，KADS则把这些证据组合起来。

由此，团队重新定义递归式自我改进：它不是系统反复修改自身，而是经证据纠正的方法开始改变系统未来如何发现、判断和纠正错误，并且该方法仍可被新的证据再次证伪。

「化」则只将通过验证门的结果、失败类型、适用条件与有效修复原则压缩为下一轮可调用的证据状态、方法约束与预防规则。

研究的意义不在于被谁铭记，而在于探索未知，并把经得起证据检验的事情做下去。

团队下一阶段将把研发与商业化重心转向通用CodeAgent：底层模型作为可替换的推理内核，生产级Self-Harness负责维护任务契约、仓库状态、证据义务与方法版本，编排分工明确的多轮模型调用和工具执行，并将自然语言目标转化为可观察、可反驳、可验证、可回滚的状态变化。

Self-Harness同时维护假设、行动、探究方向、证据义务、方法版本与停止条件，将检索、测试、静态分析和运行轨迹组织为可追溯的证据事务，并通过上下文隔离、状态更新、证据采纳、验证门、方法晋升、预算治理、权限控制、失败回退与版本回滚，决定何时继续调用模型、调用哪一阶段、向其提供哪些证据，以及哪些修订可以执行或被后续任务继承。

修订作用于与失配相对应的层级，既可修复当前结果，也可调整问题分解、证据义务、工具选择、验证策略或停止条件；

只有当这一方法候选在后续独立任务中被实际调用，并确实改变证据义务如何生成、工具如何选择、修订如何定位或验证如何组织，且再次获得证据支持时，它才被写入新的纠错方法，完成从当前结果纠正到未来方法更新的跃迁。

在运行层面，VeriLoopCoder-E1由Self-Harness维护任务锚点、证据义务与版本化状态。

若仍存在足以改变决策的未知，系统便登记对应的证据义务，调用代码检索、静态分析、测试、运行Trace或其他工具获取带来源的观测，并仅允许可采纳且能够改变判断的结果更新系统状态。

「化」则只将通过验证门的结果、失败类型、适用条件与有效修复原则压缩为下一轮可调用的证据状态、方法约束与预防规则。