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Phronix 提出以能力为中心的智能体学习范式
论文提出 Phronix，让智能体从自身执行中获取、验证并精炼可复用能力，通过预测-验证-纠正循环将交互蒸馏进能力库。实验显示学习到的能力首次尝试即解决重复任务的比例达 93-95%，每任务可产出 7.6-30.8 项持久能力，热启动 token 消耗降低三到四倍，并在 1000 Genome P…
arXiv cs.AI6 天前
#科学计算
共 60 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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AI 代理模型加速加拿大野火风险制图，提速 806 倍
研究团队提出 AI 代理模型框架，用多任务深度学习模拟 BurnP3+ 野火仿真输出，替代耗时的蒙特卡洛模拟。在代表性区域实现端到端 CPU 加速 806 倍，主机内存占用仅为原框架的 13%。模型保持下游灾害分级一致，并对专家设定的反事实干预给出物理合理响应。
arXiv cs.AI9 天前
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arXiv 研究物理标注提示下 LLM 作为仿真器校准智能体
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。
arXiv cs.LG13 天前
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中科曙光发布曙光8000十大前沿应用成果
中科曙光在 CCF HPC 2026 大会上发布曙光8000十大前沿应用成果，覆盖天文、地球科学、生命科学、材料研发与高端装备等领域，多项为世界首次突破。曙光8000是国内首个明确采用原生超智融合路线的先进算力系统，将科学计算与智能计算一体化融合。
36氪15 天前
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开发者用 Claude Code 发现一颗未知行星
一位开发者称借助 Claude Code 发现了一颗此前无人知晓的行星，该帖在 Hacker News 获得 216 分热度与 101 条评论。事件展示了 AI 编程工具在科学数据分析与发现中的潜在应用。
Hacker News24 天前
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神经PDE求解器是否学到正确动力学
论文质疑神经PDE求解器虽能实现低预测误差，但是否真正再现所建模系统的动力学。作者提出评估框架，通过演化邻近初始状态集合并与直接数值模拟对比，从误差形成、集合几何与极端事件三方面考察学习动力学。在二维Kolmogorov流实验中揭示传统评分掩盖的局限，表明预测精度提升并不必然意味着动力学保真度更高。
arXiv cs.LG25 天前
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ADSD：自动诊断与技能发现提升数值求解器
论文提出 ADSD（Auto-Diagnosis and Skill Discovery）框架，让 AI 智能体先诊断数值求解器性能不佳的根因，再据此发现合适的数值方法，并将知识封装为可复用的求解器技能。在潮流方程、交流最优潮流控制、刚性常微分方程和异质扩散偏微分方程四个领域，ADSD 持续提升精…
arXiv cs.AI26 天前
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自适应锚点的函数空间 Transformer
论文提出函数空间 Transformer（FST），通过空间自适应连续隐表示从函数中学习，锚点位置由输入观测预测并递归细化。该表示可针对每个输入调整空间组织，而非继承观测网格，同时支持空间分辨与有限维输出。在 PDEBench Burgers 与 Darcy 流预测上大幅优于 Perceiver …
arXiv cs.LG31 天前
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Codex 与 Claude Code 智能体优化 FRNN 搜索案例研究
论文以固定半径最近邻（FRNN）粒子追踪搜索为案例，让现成的 Codex 与 Claude Code 智能体在可执行目标（含正确性测试、性能剖析要求与验收标准）下自主优化。智能体移除 PyTorch 依赖并做假设驱动实验，产出独立 C++/CUDA 库，同步 NumPy 接口较原 GPU 常驻 P…
arXiv cs.AI33 天前
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AI 通用预测核心跨七类系统验证
一项研究用同一预测核心在癌细胞与行星轨道等七类截然不同的系统上进行验证，探讨 AI 距离“理解万物”还有多远。该工作试图检验统一模型能否跨领域泛化，为通用预测能力提供实证参考。
量子位43 天前
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国家超算互联网上线400余智能体
在2026算力网发展大会上，曙光智算介绍国家超算互联网平台已建成材料计算、工业仿真等6大智能体矩阵，覆盖170余个核心计算场景，累计上线智能体400余个、技能1万余项。普通用户无需精通编程，依托1.6万余个内容组件与对话式构建工具即可搭建专属科学计算智能体。
36氪47 天前
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PDE 仿真器在多材料多物理场工业仿真任务中的评测
论文评估多种基于计算机视觉的代理模型架构在多材料、多物理场计算物理任务上的表现，发现包括 Transformer 架构在内的部分预训练模型在迁移时存在显著实现挑战。结果强调针对稀疏与不平衡数据的学习算法、空间编码适配、物理一致性指标以及降低训练数据生成成本的重要性。
arXiv cs.LG2 天前
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LatentLieODE：从时序观测中发现李对称与首次积分
论文提出 LatentLieODE，一种基于神经 ODE 的方法，可从视频等时序观测中学习动力系统的线性李对称与首次积分。在谐振子、单双摆、Lotka-Volterra、像素摆、球面测地线六个基准系统上，发现的守恒量与真值相关系数不低于 0.978，并在球面上恢复非阿贝尔 so(3) 对称。该工作…
arXiv cs.LG4 天前
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arXiv 论文提出 PDE 基础模型长程推演可靠性基准
一篇 arXiv 论文指出，PDE 基础模型虽能在短时程预测中取得高精度，但自回归部署时误差会显著放大。作者在 7 个二维时变 PDE 数据集上评测 FNO、DeepONet、DPOT、GPhyT、Poseidon、Walrus、VICON 等 7 个模型，发现 144 组配对配置中有 140 组…
arXiv cs.LG6 天前
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Cautious ConFIG 三行改进缓解 PINN 训练梯度冲突
arXiv 论文针对物理信息神经网络（PINN）多目标训练中的梯度冲突问题，指出 ConFIG 方法与 Adam 等自适应优化器结合后冲突消除保证会失效。作者提出 Cautious ConFIG，仅三行代码即可在权重更新前恢复无冲突性。在 Burgers、非线性薛定谔与 Kovasznay 流三个…
arXiv cs.LG6 天前
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arXiv 提出可微扩散条件化 D2C 用于物理约束优化
论文提出可微扩散条件化（D2C），利用确定性采样使反向去噪链对条件信号可微，从而把冻结的条件扩散模型变成端到端梯度优化器。方法在惯性约束聚变激光脉冲优化、数据中心负载调度及四个 Design-Bench 任务上验证，两项真实任务取得最佳结果，Design-Bench 平均排名第一。
arXiv cs.LG6 天前
★ 2
Transformer 波数编码提升拉曼光谱分析鲁棒性
研究将光谱每个点表示为强度与波数对，用波数本身计算 Transformer 位置编码，替代传统固定网格索引表示。在三种细菌拉曼光谱及混合物上，该方法对噪声、稀疏采样和部分光谱覆盖更鲁棒，并在未见采样网格上保持性能。
arXiv cs.LG9 天前
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GAV：面向 PDE 智能体的科学实验环境开源
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 …
arXiv cs.LG9 天前
★ 2
研究：不可压缩流的局部稀疏核算子学习
论文提出一种局部稀疏核方法学习不可压缩流解算子，用无散度局部插值替代全局输出重建并在 GPU 上并行求解，配合紧支撑核实现稀疏算子回归。在十个流体基准上，稀疏模型精度不低于原稠密方法且优于神经算子，拉格朗日评估在全局重建下精度可提升近三个数量级。
arXiv cs.LG10 天前
★ 2
SNTO：机器学习超分辨求解应力约束拓扑优化
研究提出同时神经拓扑优化框架 SNTO，用神经网络同时表示状态、伴随与设计变量，在单一优化循环中联合训练。借助多 GPU 子域划分与梯度切片，可扩展到八百万配置点规模，生成边界更锐利、灰度区更小的超分辨设计。
arXiv cs.LG10 天前
★ 2
研究提出物理信息神经网络参数错设的闭式审计方法
PINN 训练损失低并不代表方程系数设定正确。研究在残差对参数线性时，用冻结网络单次评估得到最小二乘估计，其精度与归一化残差 ρ 相关。在 Burgers 方程上可检出 2% 错设，但当错误参数同时进入架构时，2% 以内误差无法检出。研究还指出实际预算下错设模型的原始损失可能更低。
arXiv cs.LG12 天前
★ 2
L-SplineFNO：面向非结构网格的可学习样条神经算子
论文提出 L-SplineFNO，将傅里叶神经算子主干与稀疏可学习 B 样条传递结合，在非结构网格与潜在笛卡尔网格间转换，避免几何相关求解。在 6 个三维工程基准上以更低内存与算力达到高精度，单张 A100 可扩展至训练 2660 万节点、推理 4600 万节点。
arXiv cs.AI12 天前
★ 2
物理信息机器学习用于流体动力学
文章介绍物理信息机器学习（PIML）作为流体动力学研究的混合方法，将物理方程约束与数据驱动模型结合。该方法可在数据稀缺场景下提升流场预测的物理一致性与泛化能力，属于 AI 与科学计算交叉方向。
Nature Machine Intelligence13 天前
★ 2
运动学插值 KI：利用速度观测推断平滑动力学
论文提出运动学插值（KI）框架，将随机插值方法扩展到相空间多快照场景，同时利用位置与速度观测来消解动力学推断的歧义，无需仿真或额外近似。在单细胞 RNA、涡旋动力学、鸟群等多个科学数据集上，KI 的重建效果优于现有基线且训练时间大幅缩短。
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
arXiv 论文：SALTO 求解器锚定提升转移算子做事件推断
论文提出 SALTO，一种基于 Koopman 的框架，用于推断有限幅度源。在提升空间中，非线性动力学由线性传播子近似，其转置可单次求解将传感器反向传播。在三个非线性 PDE 系统上，SALTO 将有限幅度源测量预测误差控制在 2-8%，而经典伴随误差达 41-165%。
arXiv cs.LG16 天前
★ 2
RGS：精化网格采样加速大规模科学数据隐式神经表示
论文提出 Refined Grid Sampling（RGS），结合分层网格采样、基于误差的精化与动态网格分辨率调整，避免全网格误差评估带来的开销。在高分辨率 Navier-Stokes 场重建中，RGS 在固定墙钟预算内取得更高精度，达到全网格训练精度最高快 6 倍。
arXiv cs.LG18 天前
★ 2
Gen-PINNs：生成对抗物理信息神经网络求解 PDE
论文针对标准 PINN 的谱偏差、损失失衡与优化停滞问题，提出 Gen-PINNs 确定性残差对抗框架，用生成器学习 PDE 解、多个判别器评估残差特征。在 Burgers、Allen-Cahn、Kuramoto-Sivashinsky 等非线性高阶方程上精度与收敛性显著提升。
arXiv cs.LG23 天前
★ 2
物理即最佳教师：混沌动力学时不变算子的一致性学习
论文将混沌系统长期行为预测视为学习系统时不变演化算子，可在单次评估中跨越长时间跨度跳转状态，避免逐步自回归的高昂成本。作者推导时不变算子必须满足的一致性方程，包含物理时间上的微分与复合目标，并将学习算子与物理规定的瞬时动力学相连。在五个混沌系统上，物理蒸馏一致性同时提升短期轨迹与长期统计精度，评估…
arXiv cs.LG26 天前
★ 2
阈值感知共形路由减少仿真调用
论文研究由标量关注量是否越过固定阈值决定的决策场景，提出阈值感知共形路由（TACR）。该方法学习输入相关的区间尺度，使区间紧致性集中在决策边界附近，同时通过精确分裂共形校准保持无分布边际覆盖保证。在多个科学与工程数据集上，TACR 在相同覆盖目标下将仿真器调用相对标准共形预测减少 14%–75%。
arXiv cs.LG27 天前
★ 2
自适应覆盖与聚焦采样的神经场学习
论文提出 ACES 结构化采样框架，通过解耦覆盖与重要性提升隐式神经表示的训练效率，构建自适应空间划分并施加区域级重要性加权。理论分析表明自适应划分可降低梯度方差，实验显示其收敛更快、误差更低。
arXiv cs.LG27 天前