<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>研究方法 on MessageDaily</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%96%B9%E6%B3%95/</link><description>Recent content in 研究方法 on MessageDaily</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sun, 06 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://inkeast.github.io/MessageDaily/tags/%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%96%B9%E6%B3%95/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>AutoTraceGT 精读：把扎根理论变成 Agent 轨迹的自动化显微镜</title><link>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-06-autotracegt-grounded-theory-trajectories-paper-reading/</link><pubDate>Sun, 06 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://inkeast.github.io/MessageDaily/posts/2026-09-06-autotracegt-grounded-theory-trajectories-paper-reading/</guid><description>AutoTraceGT（Cornell×JHU×Purdue×UTEP）把社会科学 60 年的扎根理论算法化为多 Agent 流水线：OpenCode/AxialCode/TheoreticalCode 三级编码+Manage 持续比较，直到理论饱和（连续两轮新增类别&amp;lt;ε）。7500+ 轨迹、6 数据集、4 骨干 LLM 上，代码本恢复人工分类学 73–91% 的失败模式并发现遗漏模式，作演绎特征做失败预测 ROC AUC 最高 0.773。</description></item></channel></rss>