MemComputing, Inc.

探索LLM在自主科学发现和元优化中的应用

两篇新研究论文探讨了大语言模型（LLM）在科学发现中的潜力。第一篇论文介绍了DiscoPER，一个利用LLM和动态代码生成进行开放式研究的自主框架，其中包含元反思以分析先前的发现和多模态数据处理。第二篇论文将科学发现视为一个元优化问题，提出了一种使用LLM生成的客观函数通过共识聚合进行优化评估标准的方法。该方法应用于3-SAT问题的算法发现，显著提高了效率。