09:19官方一手arXiv: DeepSeek@Zhoupeng Shou, Xiaodong Hong, Congjing Ren, Jingdai Wang, Yongrong Yang, Zuwei Liao该框架利用大语言模型(如DeepSeek-V4-Flash、Qwen3.7-Plus)模拟工程师工作流,通过闭环响应特征生成并迭代修正PID增益。在100个FOPDT和100个SOPDT测试用例上,托管LLM最终成功率达75-89%和77-79%。对于本地部署的Qwen3-0.6B,监督微调使首次推荐成功率为86.5%,结合物理信息GRPO进一步提高至94.0%,主要改善了首次尝试可靠性和稳定性裕度。论文Qwen3DeepSeekPID整定2 个信源在谈事件专题推荐理由:这篇论文用LLM自动调PID参数,小模型Qwen3-0.6B调参成功率94%,比大模型还稳。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Qwen3