GURU 分层神经符号系统论文发布

Allan Grosvenor等作者团队发布论文，提出GURU分层神经符号多智能体系统。 该系统面向关键任务数字工程与运维，采用层级神经符号多智能体架构。 在计算流体动力学中，GURU将未知几何收敛模拟率从不足1%提升至74%。系统通过符号层提升了边界层捕捉能力，并在100个单次尝试案例中验证了效率。 在太空态势感知领域，GURU的conjunction risk评分超越了五种方法，包括全量微调的语言模型。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。