arXiv 研究物理标注提示下 LLM 作为仿真器校准智能体
原文标题：When is a large language model a good calibration agent? Physics-labeled prompting for budgeted engineering simulator calibration
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论文测试 LLM 在物理诊断描述条件下能否比无导数优化器更高效地提出仿真参数更新，任务包括圆柱尾流大涡模拟与阻尼振子反问题。物理提示在早期优势明显（5 次评估后误差低 21.9 倍），但优势在 15 次评估后消失；作者提出 LLM 热启动加传统优化器的混合流程，仅 9 次仿真即达标。
- 问题
- 昂贵工程仿真器参数校准中，LLM 能否比无导数优化器更高效地提出更新。
- 方法
- 用物理诊断描述提示 LLM 提出参数更新，并与四种标准优化器及文本消融对照。
- 结果
- 5 次评估后误差比无物理提示低 21.9 倍，但 15 次后优势消失；LLM 热启动加优化器仅 9 次仿真达标。
- 影响
- 给出可落地的混合校准流程：LLM 只做早期热启动，后续交给传统优化器。
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物理标注提示让LLM提参数更新，5次评估后误差低21.9倍，但15次后优势消失
- •任务为圆柱尾流大涡模拟与阻尼振子反问题，对比Nelder-Mead、贝叶斯优化、CMA-ES与随机搜索
- •首个物理提示提案在25次试验中23次改善初始设计
- •5次评估后中位校准误差比无物理提示对照组低21.9倍，但15次后优势消失
- •LLM解码器随机性带来9.8倍性能差异
- •LLM热启动加传统优化器的混合流程仅9次仿真达标，优于LLM单独12次、Nelder-Mead 17次、贝叶斯优化超60次
为什么重要：对仿真成本高昂的工程校准场景，LLM的价值可能在于早期热启动而非全程替代优化器，混合流程才是可落地形态。
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