AI 與世界的難題 · 理論資訊科學 · arXiv · 2026-10-21
OptScientist：最佳化定律的自動化發現
原標題: OptScientist: Automated Discovery of Optimization Laws
許多科學現象最好理解為背後最佳化問題的結果，然而自動化科學發現大多聚焦於還原描述所觀測輸入-輸出模式的方程式。OptScientist 直接從資料中發現簡潔的符號化最佳化定律，它結合了一個藉由將資料表示成最佳化問題並擷取其符號形式來推斷符號化最佳化問題的模型，以及一個整合文獻理論先驗、發現候選定律並建議應蒐集之新資料的 LLM 智慧代理系統。在 OptFeynman 基準測試的 99 個源自物理學的問題中，它能為其中超過 80% 的問題還原出真值定律，且對含雜訊的上下文仍保持穩健；在人類風險選擇與中央銀行貨幣政策兩項任務上，它以極少數參數與遠少於 LLM 基線的 token 用量，找到在保留資料上預測效能可與頂尖基線匹敵的簡潔定律。