摘要：随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域，如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律，正成为该领域亟待突破的关键问题。近日，中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种创新性框架 ——DrSR (Dual Reasoning
随着 AI4Science 的浪潮席卷科研各领域，如何将强大的人工智能模型真正用于分析科学数据、构建数学模型、发现科学规律，正成为该领域亟待突破的关键问题。近日，中国科学院自动化研究所的研究人员提出了一种创新性框架 ——DrSR (Dual Reasoning Symbolic Regression)：通过数据分析与经验归纳 “双轮驱动”，赋予大模型像科学家一样 “分析数据、反思成败、优化模型” 的能力。在 DrSR 中，三位 “虚拟科学家” 协同工作：一个善于洞察变量关系的 “数据科学家”；一个擅长总结失败教训与成功经验的 “理论科学家”；一个勇于尝试假设、不断优化模型的 “实验科学家”。这三种角色基于大模型构建起高效的协作机制，共同驱动 DrSR 实现智能化、系统化的科学方程发现。在物理、生物、化学、材料等跨学科领域的典型建模任务中（如非线性振荡系统建模、微生物生长速率建模、化学反应动力学建模、材料应力 - 应变关系建模等），DrSR 展现出强大的泛化能力，刷新当前最优性能，成为 AI 助力科学研究的有力工具。
图 6. DrSR 的性能轨迹与代表性表达式演化，每一个台阶，都是模型一次深刻的 “认知飞跃”该任务的真实方程为：DrSR 在仅 1000 轮迭代后生成的最优方程为：基线 LLM-SR 在 2000 轮迭代后生成的最优方程为：可以看到：DrSR 用一半的迭代次数，就生成了更接近真实结构的表达式，充分体现其 “有方向感” 的探索能力。这一案例也展现出 DrSR 独特的三大智能行为：初期：大胆探索，快速淘汰在前几十轮中，DrSR 尝试了一系列初步构造的方程，例如仅包含多项式组合的表达式（如 -0.5xv - 0.04x⊃2; - 0.24v⊃2; 等），尽管形式接近，但精度仍远未达到理想值。此阶段模型更像一个 “实验科学家”，快速试错、积累经验。中期：融合非线性成分，跨越式发展随着经验的积累与数据结构的洞察引入，DrSR 开始生成带有 sin (x)、x⊃2;v 等非线性物理元素的表达式，方程拟合误差明显下降近两个数量级，说明模型已开始理解系统的振荡性本质。此时，它如同一个 “理论科学家”，开始用正确的符号结构组织规律。后期：精炼组合，逼近真实动力学最终，DrSR 提出了形如 0.8sin (x) - 0.5xv - 0.5v⊃3; - 0.2x⊃3; 的复杂但精确表达式，误差降至 10^-5 级别，接近人类解析解。这一过程高度模拟了科学发现中的 “假设 - 验证 - 归纳” 的迭代式建模模式。这个案例生动说明了 DrSR 如何结合 “结构洞察 + 经验引导” 两种智慧，逐步收敛到准确又可解释的科学方程。总结：让大模型更像科学家，科学智能迈出关键一步DrSR 提出了一种融合数据感知与经验反思的符号回归新范式，它通过结构洞察指导生成方向，通过经验总结提升推理质量，让大模型在科学建模中逐步具备 “看数据、记教训、会修正” 的能力。在多个跨学科的符号回归任务中，DrSR 实现了对传统方法与现有 LLM 基线的全方位超越，在准确率、收敛速度、方程有效性和泛化能力等维度表现突出。作为一套通用性强、可解释性好、建模效率高的新架构，DrSR 为人工智能深度参与科学发现提供了坚实技术支撑。DrSR 已集成至一站式智能科研平台 ScienceOne，为科研工作者提供高效、可解释的科学建模服务。值得强调的是，DrSR 并不依赖特定的大模型，具备良好的模型兼容性和可扩展性。未来，研究团队将基于平台自研的科学基础大模型 S1-Base，进一步增强 DrSR 在科学建模中的推理能力与跨任务泛化能力。局限与展望尽管 DrSR 展现出优异的建模性能与类科学家的推理能力，但仍存在若干值得改进的方面：输出波动：由于大模型生成本身具有随机性，部分方程可能存在结构冗余、表达复杂等问题，仍需人工后处理或规则约束。模态输入有限：DrSR 目前主要面向结构化数值数据，尚未支持图像、图表等更丰富的科学输入形式，制约了其多模态建模能力。这些问题正是未来演进的关键方向。研究团队计划继续扩展 DrSR 至多模态科学建模场景，引入持续学习机制，提升策略泛化能力，逐步构建一个具备长期认知积累、适应科学复杂性的智能建模引擎。让人工智能不仅能 “拟合数据”，更能 “发掘自然规律”，这正是 AI4Science 走向深层科学智能的必由之路。© THE END转载请联系本公众号获得授权投稿或寻求报道：liyazhou@jiqizhixin.com原标题：《三个大模型合作，1000次迭代，竟能像人类科学家一样发现方程》 来源：火鸟与小鱼
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