AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识

清华大学等多所高校联合提出SR-LLM，一种融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。该系统通过构建外部知识库、结合语义推理与双阶段强化学习，在标准基准测试中显著优于PSRN、PhySO等方法，并在含噪数据下保持高鲁棒性。其生成的数学表达式简洁、可解释且非黑箱。在真实交通数据实验中，SR-LLM不仅复现了经典跟驰模型，还发现了拟合更优、物理解释更清晰的新模型，展现出在复杂场景下自主发现科学规律的潜力，为“AI for Science”提供了新路径。
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