10:59
arXiv cs.LG@Zongmin Yu, Liu Yang
推荐理由：ASYS让AI自动去发现偏微分方程的数学结构，比如给Allen-Cahn和Keller-Segel找到了以前没人写出来的公式。搞数学或数值计算的可以看看。
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6月19日
10:59
ASYS（Agentic Symbolic Search）是一个结合进化搜索与梯度优化的智能体框架，用于自动发现偏微分方程的符号表示。在Allen-Cahn 2D问题中，它生成了几何界面公式；在Keller-Segel趋化模型中，它找到了九参数收缩律。该框架不依赖手工推导、网格数值解或神经网络逼近，在五个案例中均产出了可解释的数学结构。ASYS实现了符号回归之外的归纳偏差注入，为理解PDE解提供了新范式。
6月18日
10:39
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arXiv cs.LG@Till Richter, Niki Kilbertus
推荐理由：这篇论文提出OrthoReg，解决了混合建模中神经网络容易学走符号部分的问题，实验效果明显，写代码的朋友可以看看。
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
6月12日
12:57
AITOP6月12日 12:57
6月11日
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15:07
AITOP6月11日 15:07
6月8日
10:38
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arXiv cs.LG@Hanqiao Yu, Shusen Yang, Xuebin Ren, Cong Zhao
精选
推荐理由：做复杂系统建模或科学发现的团队，终于有了能自动提取多尺度公式的工具——Deflex比现有方法快7倍，做物理、生物、工程等跨学科研究的可以直接试试。
6月1日
10:19
10:19
arXiv cs.LG@Federico Califano, Jacopo Ciambella
推荐理由：做材料本构建模或计算力学的团队，终于有了一个既能保证热力学约束又不牺牲可解释性的符号回归工具，值得在实验数据上试试。
5月27日
10:53
10:53
arXiv cs.LG@Xieting Chu, Sriram Vishwanath, Vijay Ganesh
精选
推荐理由：符号回归领域终于有了能同时兼顾精度和简洁性的方法，做科学发现和可解释建模的团队可以直接用LEE替代传统遗传编程，结果更干净。