研究人员提出了一个名为FactoryFlow的新框架，以提高大型语言模型（LLM）辅助数字孪生创建的可靠性。该框架引入了三个核心原则：将结构建模与参数拟合分离，使用经过预验证组件的受限中间表示（IR），以及采用保持密度的IR。研究强调Python是一种合适的保持密度的IR，并详细说明了其结构如何紧凑地表示复杂系统并减少LLM引起的错误。 AI
影响 引入了提高LLM生成模拟的准确性和可靠性的方法，可能有助于开发更强大的数字孪生。
排序理由 学术论文，详细介绍了LLM辅助建模的新框架和方法论。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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