Découvrez des équations scientifiques à partir de données à l'aide de la recherche évolutive guidée par LLM (LLM-SR). Algorithme multi-îles avec échantillonnage en grappes basé sur softmax, réinitialisation des îlots et mutations d'équation proposées par LLM. À utiliser pour la régression symbolique et la découverte d'équations.
Installez rapidement le skill IA symbolic-equation dans votre environnement de développement via la ligne de commande
Source : lingzhi227/agent-research-skills.
Discover interpretable scientific equations from data using LLM-guided evolutionary search.
Step 3: Evolutionary Search Loop Repeat until convergence or max samples:
Step 4: Prompt Construction Present previous equations as versioned sequence:
Découvrez des équations scientifiques à partir de données à l'aide de la recherche évolutive guidée par LLM (LLM-SR). Algorithme multi-îles avec échantillonnage en grappes basé sur softmax, réinitialisation des îlots et mutations d'équation proposées par LLM. À utiliser pour la régression symbolique et la découverte d'équations. Source : lingzhi227/agent-research-skills.
Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill symbolic-equationDécouvrez des équations scientifiques à partir de données à l'aide de la recherche évolutive guidée par LLM (LLM-SR). Algorithme multi-îles avec échantillonnage en grappes basé sur softmax, réinitialisation des îlots et mutations d'équation proposées par LLM. À utiliser pour la régression symbolique et la découverte d'équations. Source : lingzhi227/agent-research-skills.
Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill symbolic-equation Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw
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