研究人员发布OptScientist自动化发现优化定律框架

2026年10月21日，研究人员Ma ZhenYao等发布OptScientist框架。该框架利用LLM智能体系统，从数据中自动发现紧凑的符号优化定律。在包含99个物理问题的OptFeynman基准测试中，该模型成功恢复了超过80%的真实定律，性能大幅优于机器学习、符号及LLM基线模型。据早期报道，在人类风险选择及央行货币政策场景中，该框架发现的定律具有极少参数且大幅降低LLM基线所需的Token用量。该成果标志着自动化科学发现扩展至物理、生物、行为和社会科学领域，实现了跨学科的自动化理论构建能力。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。