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科学原理导论
Thompson Sampling 是在不确定性下进行序贯决策的概率匹配策略。流程为每个行动或组分维护后验分布，每轮从后验抽取一个可能值，并评估该抽样世界中最有利的行动。反复执行后，它会在利用高估计回报与探索高不确定性选项之间取得平衡。在组合化学中，行动可以是试剂选择，回报可以来自实验或评分函数。
验证使用上游采样器分析由三种胺和三种羧酸构成的完整酰胺库。RDKit 构建全部九个可能产物，MWEvaluator 返回分子量。六次预热评估建立试剂后验，随后执行三次 Thompson 搜索。分子量只是确定性 API 目标，不能解释为活性、选择性、成药性或化学价值。
科学审查应区分实现核验、方法验证和实际应用。实现核验询问程序是否解决了声明的计算问题；方法验证询问该问题与方法是否足以代表目标现象；实际应用则询问证据是否足以支持具体决策。本循环对所覆盖 API 提供了较强实现核验，并通过受控输入给出狭义方法验证，但它不能跳过科研结论所需的实验、统计和运行证据。
参数选择属于结果的一部分。阈值、迭代次数、基组、随机种子、模型深度、查询区间和规范化规则都可能在程序正常结束时改变输出。可靠报告应把这些选择放在受其影响的数值附近。如果多种合理设置可能改变结论，就需要敏感性分析；对于小型兼容案例，本文明确固定参数，并且不暗示它们是最优方案。
数据来源必须在变换后仍然可追踪。原始标识应能贯穿解析记录、派生表格和图像标签。若规范化改变标识、结构、坐标或词元序列，应尽可能同时保留来源表示与标准表示。这样可以避免复核者把计算约定误当原始观测，也能定位异常究竟产生于解析、建模还是报告阶段。
确定性有利于回归测试，但也可能制造虚假信心。固定种子帮助开发者发现软件变化并复现失败；科学结论通常仍需要重复种子、重抽样、独立数据或不确定区间，因为一次确定性运行隐藏了变化。本演示用确定性建立可审计基线，并把稳定性与泛化问题留给围绕真实终点设计的更大研究。
紧凑测试仍应覆盖最容易失败的边界。建模前检查解析，计算后检查数组与表格，通过保存有意义对象测试持久化，并验证图片尺寸和内容差异。这种分层设计比单个展示命令提供更多信息，也产生可执行反馈：依赖错误修订安装说明，模式差异修订验证合同，解释越界修订技能报告约束。
对照或基线的选择会改变解释。模型分数如果没有简单基线可能没有信息，聚类数如果没有距离阈值就不完整，光谱棒线如果没有方法与基组也无法负责比较。当小案例无法支持完整基准时，它至少保留设计基准所需的要素。研究者可以替换夹具，同时沿用同一套产物与验证纪律。
数值精度应与目的匹配。机器可读文件保留足够位数用于独立检查，正文与表格则采用便于阅读的舍入。更多小数位不会创造准确度，过早舍入却可能破坏恒等关系或掩盖微小差异。具有物理意义的数值必须带单位，计数和无量纲诊断则单独标记，避免自动提取与人工阅读从邻近文字猜测单位。
软件警告需要解释，不能一律隐藏。警告可能表示收敛失败、弃用行为、缺少加速、输入错误，也可能只是无害兼容提示。运行应保留相关日志，并判断警告是否使主张失效。若必须采用规避方法，就应把它连同受影响版本写入长期安装或使用说明，避免未来用户在不透明临时环境中重新遭遇同一问题。
发布必须发生在计算之后，而不是相反。文章生成程序读取终态通过报告并复制精确保留产物；缺少输出或语义检查失败时不能解锁。这个顺序阻止精美文字把不完整尝试包装成成功，也意味着将来重跑得到不同数值时必须重新生成文章与截图，使公开主张始终与可执行证据同步。
最有价值的下一项实验应针对最威胁目标用途的局限。它可能是更大且更多样的数据、更强理论设置、外部队列、替代阈值、重复种子、真实终点或不同平台。同时扩展所有维度会让失败难以诊断。分阶段验证应保留当前紧凑案例作为回归锚点，并为每项新增主张建立聚焦用例。
测试进度
| 验证门槛 | 状态 | 保留证据 |
|---|---|---|
| 技能安装 | 通过 | 完整技能安装到隔离聊天环境 |
| 科学软件环境 | 通过 | 保留的 Linux x86_64 CPU 环境运行真实 API |
| 原生关键功能循环 | 通过 | 数据解析、计算、持久化和可视化全部完成 |
| 聊天驱动端到端 | 通过 | 自然语言请求生成全部指定产物 |
| 语义产物验证 | 通过 | 数值关系与结构断言全部满足 |
| 发布证据 | 通过 | 三个科学视觉证据和聚焦结果报告保留 |
发布由语义聊天报告控制，而不是由“软件已经安装”控制。较早失败尝试仍然是有价值的诊断材料，但本文只引用第 3 次尝试，因为只有它满足完整产物合同。软件环境按当前策略保留，便于后续调试和复算，不在测试结束后卸载。
演示用户请求
对
mini-library.json调用保留的上游 Thompson 采样器，通过 RDKit 枚举 3×3 酰胺产物，每种试剂执行一次预热并运行三次 MWEvaluator 搜索；保留所有采样产物和试剂后验，生成 JSON、两个 CSV、采样轨迹、后验不确定性和阶段计数图。分子量仅作为算法验证评分。
这段请求明确输入、方法、检查、交付物和主张边界。智能体阅读技能后自行选择并编写实现，用户不需要手写底层程序。下面命令仅用于开发者审计，它不是普通用户完成分析的前提。
python generated_analysis.py --input mini-library.json --output outputs
演示数据
链接夹具 mini-library.json 保存三种命名胺、三种命名羧酸、酰胺反应定义、确定性随机种子、预热与搜索设置以及分子量评估器。它没有预存最终答案，因此流程必须通过请求中指定的科学库计算结果。
| 输入属性 | 观测值 | 作用 |
|---|---|---|
| 胺 | 3 | 甲胺、乙胺和丙胺 |
| 酸 | 3 | 乙酸、丙酸和丁酸 |
| 可能产物 | 9 | 完整笛卡尔组合库 |
| 预热与搜索 | 6 / 3 | 共九次评估 |
输入审查属于科学工作，而不是机械准备。标识符、单位、缺失值、排序和研究范围共同决定后续计算是否回答了原问题。该夹具足够小，能够人工核对，同时仍覆盖软件最有代表性的 API。
结果与产物
上游实现枚举全部九个产物，完成六次预热与三次搜索，并保留六条标准差为正的试剂后验记录。最大观测分子量为 129.203，对应丙胺与丁酸组合。这个最大值只属于玩具目标，不能称为最佳候选药物。
| 结果 | 精确观测值 | 解释 |
|---|---|---|
| 可能产物 | 9 | 完整 3×3 库 |
| 预热评估 | 6 | 每种试剂一次 |
| 搜索评估 | 3 | Thompson 引导循环 |
| 试剂后验记录 | 6 | 每类组分三条 |
| 最大观测评分 | 129.203 | 仅为分子量 |
第一幅科学图来自保留计算，必须与精确数值表一起阅读。它用于展示标量摘要难以呈现的结构，而不是在底层记录之外创造额外证据。
第二幅图覆盖流程的另一项关键功能。要求不同视觉产物是为了验证更广的能力，不能把同一输出仅改变颜色后重复展示。
聚焦截图显示聊天界面中的最终科学报告。文件浏览器、原始 JSON 编辑器和无关工具均被排除，画面强调计算值、交付物与局限性，而不是罗列文件名。
科学解释
后验均值随试剂尺寸增加，是因为这个简单反应板中的分子量近似可加。正的后验标准差证明采样器保留了不确定性，没有把组分降为固定排名。真实项目的目标可能有噪声、延迟、删失、多目标或高成本，此时先验、观测模型、批量选择、反应失败、多样性约束和停止规则都会成为关键科研选择。
可复现的科学流程必须把问题、输入数据、计算方法和解释边界分开记录。输入夹具应保存观测值与声明参数，而不是预先写入答案；生成程序必须读取夹具、调用指定科学软件、记录版本并导出机器可读结果。这样做能够防止一种常见错误：叙述看起来合理，但实际计算使用了错误行、默认参数、单位或算法。保留程序、表格和图像后，其他研究者才能从请求追溯到结论。
验证不能停留在文件存在或进程退出码。真正有意义的检查包括维度、行数、标识符、不变量、合理数值范围、趋势、序列化往返，以及表格与图像之间的一致性。退出码为零只能说明程序结束，不能证明目标方法确实运行，更不能证明文字解释得到支持。因此本流程会重新打开最终产物，并检查由用例本身推导出的语义条件。
小型演示数据适合验证软件，因为它便于独立检查，也能快速重复，但它不能替代具有代表性的研究队列。紧凑夹具可以证明解析、变换、建模、查询、绘图和导出路径协同工作；外部有效性仍需要领域抽样、质量控制、不确定性分析以及与公认参考的比较。本文严格区分“功能链通过”和“科学结论可推广”这两类主张。
版本化环境能够减少意外差异，却不能彻底消除差异。数值库升级可能改变算法、默认容差、二进制依赖、序列化格式和绘图行为；操作系统、处理器架构、指令集、编译器运行库和可选加速器也可能影响执行。可靠记录必须说明经过验证的平台与软件边界。以后升级时应重新运行原生测试与聊天测试，而不是把成功导入包当作完整兼容证据。
图像是解释辅助，不是数值证据的替代品。坐标轴、单位、标签、排序、色标和图注必须与保留表格一致；裁剪不当或仅用于装饰的图片不能支持科学判断。聚焦的应用截图用于证明对话流程确实交付并解释了结果，数据派生图则必须追溯到机器可读文件。视觉压缩掩盖细节时，读者仍可回到表格核对。
自然语言指令是本次端到端验证的核心。用户陈述科学任务、附加数据、指定交付物并限定解释范围；智能体阅读已安装技能后把请求转化为可执行工作，而不是接收固定答案。该设计检验交付的技能是否包含足够操作指导。若执行暴露缺失依赖、模糊步骤或不安全表述，长期修复必须写回技能文档与安装逻辑，而不能只留在临时测试日志中。
负责任的报告必须区分观测到的计算结果与普遍科学规律。数值可能依赖预处理、模型假设、参数选择、抽样、收敛状态和具体输入。在样本内拟合不是外部预测，软件诊断不是生物学验证，相关性也不是因果效应。结果部分只陈述实际测量内容，局限性部分则列出提出更强结论前仍需补充的证据。
独立复核应从声明输入开始，先重算简单不变量，再查看复杂图形。复核者应比较不同文件中的标识符，确认没有记录被静默丢弃，核对单位，并确认汇总统计能从明细表恢复。随后再检查警告与日志，在科学上合理时比较替代设置，并记录任何偏差。分层审查能在研究者被漂亮结果锚定之前发现成本较低的记账错误。
保留产物面向不同读者。JSON 保存嵌套配置与精确诊断值，CSV 提供便于统计审查的可移植表格，PNG 快速传达模式，序列化模型或数据集证明持久化路径完成。任何单一格式都不充分；组合起来才能支持程序检查、人工浏览、下游复用与来源审计。明确文件名和校验信息还能降低文章误用其他尝试产物的风险。
测试通过只构成有边界的兼容声明：它确认记录的 Linux CPU 环境、指定软件版本与该夹具上所覆盖的功能。它不会自动验证大型数据库、可选模块、加速器后端、其他操作系统或软件介绍中提到的所有科研应用。扩展功能应根据风险建立独立案例。主张越精确，读者越容易判断哪些基础已经可靠，哪些工作仍待完成。
可复现性
复现需要链接夹具、保留的生成程序、软件版本、适用时的随机种子、精确输出模式和语义断言。JSON 保存标量诊断，CSV 保存逐条明细，图像保存经过审阅的视觉摘要。将来升级软件包时必须重跑完整流程，并同时比较数值合同与视觉合同。
经过验证的平台是 Linux x86_64 CPU，本文不提出 CUDA 兼容主张。macOS、Windows、ARM、GPU、其他版本或显著更大数据都需要独立证据。保留环境使后续差异调查不必重复昂贵安装，测试档案则把演示输入与脚本纳入版本控制。
验证不能停留在文件存在或进程退出码。真正有意义的检查包括维度、行数、标识符、不变量、合理数值范围、趋势、序列化往返，以及表格与图像之间的一致性。退出码为零只能说明程序结束，不能证明目标方法确实运行，更不能证明文字解释得到支持。因此本流程会重新打开最终产物，并检查由用例本身推导出的语义条件。
局限性
分子库只有九个确定性产物，目标是分子量而不是治疗效用。没有实验噪声、合成失败、活性、选择性、ADMET、不确定性校准、随机或贪心策略对照、重复项目或前瞻验证。依赖 OpenEye 的可选路径也没有覆盖。
小型演示数据适合验证软件，因为它便于独立检查，也能快速重复，但它不能替代具有代表性的研究队列。紧凑夹具可以证明解析、变换、建模、查询、绘图和导出路径协同工作；外部有效性仍需要领域抽样、质量控制、不确定性分析以及与公认参考的比较。本文严格区分“功能链通过”和“科学结论可推广”这两类主张。
负责任的报告必须区分观测到的计算结果与普遍科学规律。数值可能依赖预处理、模型假设、参数选择、抽样、收敛状态和具体输入。在样本内拟合不是外部预测，软件诊断不是生物学验证，相关性也不是因果效应。结果部分只陈述实际测量内容，局限性部分则列出提出更强结论前仍需补充的证据。
参考文献
- Thompson, Likelihood that one unknown probability exceeds another
- Russo et al., A Tutorial on Thompson Sampling
- RDKit documentation
- Upstream Thompson sampling repository
无需编程即可尝试此工作流
MindPlot 内置支持这一科学工作流。用户可以用自然语言描述分析并附加相关数据，智能体会编写和运行程序、保留表格与图像并检查交付物。可在 mindplot.ai 在线尝试，或下载桌面版获得更强的本地数据隐私保护。