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ParaView
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GURU系统使用神经符号AI进行任务关键型自动化
研究人员开发了GURU，一个新颖的、分层的神经符号多智能体系统，专为任务关键型数字工程和运营的验证感知自动化而设计。该系统划分权限，由学习模型提出动作，并由符号规则引擎在执行前根据硬限制进行验证。GURU在计算流体动力学方面取得了显著改进，提高了收敛模拟率，并成功运行了马赫数6的实时案例。它在空间域感知方面也表现强劲，在联合风险评估中优于完全微调的语言模型，同时保持较低的方差。
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新代理技能提升AI在科学数据分析中的能力
研究人员开发了一套名为SciVisAgentSkills的新代理技能，旨在增强AI代理在科学数据分析和可视化方面的能力。这些技能为代理提供了ParaView、napari和VMD等工具的专业知识，提高了它们处理复杂、多步骤任务的能力。使用SciVisAgentBench基准进行的评估表明，这些技能提升了Codex和Claude Code等代理的性能和令牌效率，凸显了结构化程序化知识在科学工作流程中的价值。