GAV：面向 PDE 智能体的科学实验环境开源
原文标题：GAV: A scientific experimentation environment for PDE agents
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论文提出 Generator-Agent-Verifier（GAV）科学实验环境，让新的偏微分方程（PDE）问题在构造上即可验证，无需昂贵的参考数值解。Generator 借助人造解方法从参考解反推匹配的 PDE 问题，Agent 迭代改进程序，Verifier 给出精度与计算开销的数值反馈。在 Navier-Stokes 与 Vlasov-Poisson 类方程上，GAV 将三个现有 PDE 智能体的平均测试误差降低一个数量级以上，代码已开源。
- 问题
- PDE 编程智能体缺少廉价可靠的反馈，新问题验证依赖昂贵参考解。
- 方法
- Generator 用人造解方法反推匹配 PDE 问题，Agent 迭代改进，Verifier 给出精度与开销反馈。
- 结果
- Navier-Stokes 与 Vlasov-Poisson 类方程上，三个现有 PDE 智能体平均测试误差降低一个数量级以上。
- 影响
- 把 PDE 智能体训练与评测变成可自动构造、可验证的闭环，降低科学计算 Agent 开发门槛。
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