通过自动诊断与技能发现训练数值智能
AI智能体生成科学代码的能力不断增强，但仅仅生成代码并不能改进底层算法。研究提出自动诊断与技能发现（ADSD）框架，先分析数值求解器表现不佳的原因，再依据诊断结果寻找合适的数值方法，并将所得知识整理为可复用的求解器技能。在电力潮流计算、刚性常微分方程和扩散偏微分方程等四个领域，ADSD提升了求解器的准确性、稳健性和效率。研究人员称，在GOC-500电力潮流测试中，求解器平均误差降低了近71倍；这一改进也迁移到了未见过的电网拓扑和运行条件。
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