研究人员开发了一个新颖的五阶段管道，利用基于 LLM 的代理将遗留 Fortran 代码翻译成 JAX 框架。该系统自动化了代码迁移过程，包括依赖分析、自主纠错和数值奇偶校验。该管道成功应用于 CLM-ml-v2，一个 19,000 行的陆面模型，生成了一个可微分版本，显著加快了计算和参数恢复。 AI
影响 能够快速区分复杂的科学模型，加速研究和参数估计。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新方法及其应用的学术论文。
在 arXiv cs.MA (Multiagent) 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →
arXiv:2606.07681v1 Announce Type: cross Abstract: Differentiable programming offers transformative capabilities for scientific modeling, enabling gradient-based parameter estimation, sensitivity analysis, and data assimilation. Yet, migrating legacy codebases into differentiable …
Differentiable programming offers transformative capabilities for scientific modeling, enabling gradient-based parameter estimation, sensitivity analysis, and data assimilation. Yet, migrating legacy codebases into differentiable frameworks remains a challenge. We present a five-…