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FoamBench
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基于LLM的多智能体系统自动化复杂CFD工作流
研究人员推出Foam-Agent，一个新颖的多智能体框架，旨在利用大型语言模型自动化计算流体动力学（CFD）工作流。该系统旨在通过从单一自然语言提示实现端到端自动化，从而降低CFD的入门门槛。Foam-Agent采用多索引检索方案以提高精度，依赖感知的文件生成以保持一致性，以及迭代审查循环以进行错误校正。该框架在FoamBench基准测试中，对基本CFD任务的成功率为88.2%，对更具挑战性的、分布外任务的成功率为62.5%，且无需专家干预。
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新的基准套件评估大语言模型在复杂计算流体动力学任务上的能力
研究人员开发了CFDLLMBench，一个旨在评估大语言模型在计算流体动力学（CFD）领域能力的新基准套件。该基准包含三个部分：用于知识评估的CFDQuery，用于数值和物理推理的CFDCodeBench，以及用于工作流实现的FoamBench。该套件旨在提供一种严谨且可复现的方法来量化大语言模型在自动化复杂科学实验方面的性能。