arXiv · AI· Geetha Charan, Vedant Balasubramaniam, Manojkumar Patil, V. Priyanka, Kodur Sai Vinay Sathvik, Rohit P Suresh, Mohammad Sufyan Azam, Y. Narahari·· 4 小时前AI 评分36
Agri-SCHOLAR：基于模拟的当季滚动农业作物建议框架
Agri-SCHOLAR: Simulation-Grounded In-Season Rolling Advisories for Agricultural Crops Using LLM-Bounded Optimization
AI 导读
Agri-SCHOLAR 提出一种结合 LLM 智能体与作物模拟器的闭环框架，用于生成个性化当季农业建议。 该系统利用土壤、作物属性及历史类比天气外推，在 LLM 设定的参数边界内优化产量、资源利用与经济效益。 对南亚玉米 11 年的分析表明，该框架持续优于地区标准耕作规范，解决了现有建议缺乏可扩展性的局限。
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