인지 과학 연구는 좁은 패러다임과 로컬 모델 비교에 의존하여 다양한 작업과 구현 간의 증거 통합을 제한해요. 자동화된 적대적 협업 프레임워크는 후보 모델과 실험을 발견하는 과정에서도 경쟁 이론을 판단할 수 있도록 설계되었어요. 시뮬레이션 연구에서 프레임워크는 가장 어려운 환경에서도 진실된 이론을 복구했으며, 인지 과학에서 폐쇄 루프의 인공 이론 판단 가능성을 입증했어요.