arXiv · cs.AI· Zhanliang Zhu, Ziwei Li, Liujun Zhu, Yuchen Liu, Junliang Jin, Jianyun Zhang·· 1 天前
知识引导的LLM智能体实现地球科学模型校准委派
Delegating Earth science model calibration to knowledge-guided LLM agents
arXiv:2610.18378v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Zhanliang Zhu, Ziwei Li, Liujun Zhu, Yuchen Liu, Junliang Jin, Jianyun Zhang
研究任务与主要进展
研究作者提出通用校准框架GCH，让知识引导的语言模型智能体端到端完成地球科学模型校准请求的定义与代码生成，并在数值搜索前冻结科学声明。摘要称，该流程已在六类模型上执行；雪模型测试中，5个知识引导规格首次执行全部成功，而仅提供模型名称的5个均未成功，前者NSE为0.81–0.94，默认值为0.57。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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