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arXiv cs.AI@Ziqi Zhou, Yubo Ye, Sumeet Atul Vadhavka, Linwei Wang, Zhiqiang Tao
推荐理由：这篇论文用LLM智能体自动设计心脏数字孪生的混合模型，比人工靠经验搭的更准，还跨病人管用。合成和真实数据上都赢了其他方法。
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6月17日
10:40
论文提出LEADS框架，利用LLM智能体在结构化动作空间中迭代发现混合物理-神经模型，解决传统方法需要专家手动设计且无法跨患者迁移的问题。在三种合成反应数据和真实心脏电生理数据上，LEADS均优于人工设计的混合模型和其他基于LLM的方法。该方法保证了模型的物理合理性、可解释性和数值稳定性，同时允许开放性的架构探索。
6月16日
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6月12日
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6月11日
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6月9日
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arXiv cs.LG@Yinyu Huang, Yilin Zhang, Sofia Michopoulou, Christopher Kipps, Rahman Attar
精选
推荐理由：AD 研究者终于有了一个能处理稀疏数据、支持个性化轨迹预测的工具——做疾病建模或临床试验设计的团队可以直接用这个框架做 scenario 分析，比传统群体模型更贴近真实临床场景。
5月29日
12:14
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arXiv cs.LG@Minseo Lee, Seongmin Oh, Chaehyeon Song, Bumjin Cho, Shilaj Baral, Sangam Khanal, Minseop Song, Joongoo Jeon
推荐理由：做核反应堆数字孪生或CFD代理模型的团队，这篇给出了针对特定几何的完整框架对比和选型指南，可以直接参考其多尺度L-DeepONet方案。