LLM-IDEA: Экспериментальный агент по идентификации - Driven для автономного открытия механистических мировых моделей

Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 8 октября 2026 года] Название: LLM-IDEA: Identificability-Driven Experitoral Agental for автономный Discovery of Mecanistic World Models View PDF HTML (экспериментальный) резюме: крупные языковые модели все чаще используются в качестве независимых ученых, проектирующих эксперименты и придающих механистические мировые модели с минимальным контролем со стороны человека. Однако идентификационная возможность часто игнорируется: когда доходит табло, агенту необходимо знать, достаточно ли оно способно или же модель просто не может быть опознана на основе данных; в этом случае никакое дополнительное экспериментирование такого рода не поможет. Мы предлагаем экспериментальный агент Identificability-Driven (LLM-IDEA) для обнаружения закрытого затвора с идентифицируемым двигателем, который возвращает трехсторонний вердикт: предел мощности, растворимость в пределах класса конструкции или сертифицированное истощение. На ODEBench 60 из 62 систем со свободными константами идентифицируются в круге 0; схема RC сертифицирована для каждого эксперимента, который может быть проведен протоколом, а модель сбора урожая можно растворить при одном дополнительном исходном условии. Идентификационный двигатель воспроизводит известные вердикты по Лотке-Вольтерре, Ван дер Полу и Фармакокинетической модели, где он рекомендует использовать фармацевтические средства для внутривенного использования рук, а также занимает последнее место среди четырёх…