精选理由
做材料本构建模的团队终于有了靠谱的AI助手——双智能体框架自动生成物理有效的模型，省去手动校验的繁琐，建议做固体力学或生物力学仿真的开发者点开看看。
传统本构模型开发需要多年连续介质力学和编程经验，LLM虽能自动生成模型，但单智能体管道缺乏物理一致性检查。研究者提出双智能体框架：Creator智能体根据数据生成模型，Inspector智能体审计模型是否违反9项物理约束，违规则退回修改。在脑组织、实验橡胶和合成橡胶数据集上，使用Claude Opus 4.7和Kimi K2.5测试，Inspector将Opus的物理约束满足率从91%提升至100%，Kimi从37%提升至56%，同时保持高精度和强泛化能力。该框架技术无关，可随LLM能力提升自动扩展，为自动化、物理感知的模型发现开辟新路径。
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传统本构模型开发需要多年连续介质力学和编程经验，LLM虽能自动生成模型，但单智能体管道缺乏物理一致性检查。研究者提出双智能体框架：Creator智能体根据数据生成模型，Inspector智能体审计模型是否违反9项物理约束，违规则退回修改。在脑组织、实验橡胶和合成橡胶数据集上，使用Claude Opus 4.7和Kimi K2.5测试，Inspector将Opus的物理约束满足率从91%提升至100%，Kimi从37%提升至56%，同时保持高精度和强泛化能力。该框架技术无关，可随LLM能力提升自动扩展，为自动化、物理感知的模型发现开辟新路径。
Developing constitutive models that capture how materials deform under load traditionally requires years of specialized expertise in continuum mechanics, machine learning, and scientific programming. Large language model…