LegoSR：面向自改进 Agent 引导科学发现的统一框架
英文标题：LegoSR: A Unified Framework for Self-improving Agent-Guided Scientific Discovery
当前方程发现求解器往往采用各异的数据接口、方程表征与评估标准，导致不同研究之间的结果难以直接对比。为此，研究人员推出了面向代数符号回归与微分方程发现的统一框架 LegoSR，依托自改进 Agent 引导自动化科学规律发现。该框架规范了方程发现领域的流程与评价基准，为 AI for Science 开发者和科研人员探索复杂动力系统与可解释规律提供了通用工具。
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arXiv:2610.33465v1 公告类型：新提交 (new)
摘要：方程发现（Equation Discovery）求解器通常采用不同的数据接口、方程表征形式和评估指标，使得不同方法的研究成果难以进行横向对比。我们在本文中提出了 LegoSR，这是一个面向代数符号回归（Algebraic Symbolic Regression）和微分方程发现的统一框架，旨在通过自改进 Agent 引导科学发现进程。
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