什麼是 symbolic-equation？
使用法學碩士引導的進化搜尋 (LLM-SR) 從數據中發現科學方程式。多島演算法，具有基於 softmax 的聚類採樣、島嶼重置和 LLM 提出的方程式突變。用於符號迴歸和方程式發現。 來源：lingzhi227/agent-research-skills。
·symbolic-equation
{}
symbolic-equation
✓lingzhi227/agent-research-skillsGitHub: lingzhi227/agent-research-skills來源: lingzhi227/agent-research-skills
使用法學碩士引導的進化搜尋 (LLM-SR) 從數據中發現科學方程式。多島演算法，具有基於 softmax 的聚類採樣、島嶼重置和 LLM 提出的方程式突變。用於符號迴歸和方程式發現。
如何安裝 symbolic-equation
透過命令列快速安裝 symbolic-equation AI 技能到你的開發環境
- 開啟終端機: 開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等）
- 執行安裝指令: 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill symbolic-equation
- 驗證安裝: 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
來源：lingzhi227/agent-research-skills。
SKILL.md
查看原文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:
使用法學碩士引導的進化搜尋 (LLM-SR) 從數據中發現科學方程式。多島演算法，具有基於 softmax 的聚類採樣、島嶼重置和 LLM 提出的方程式突變。用於符號迴歸和方程式發現。 來源：lingzhi227/agent-research-skills。
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill symbolic-equation- 分類
- {}資料分析
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-24
- 更新時間
- 2026-03-11
快速解答
如何安裝 symbolic-equation？
開啟你的終端機或命令列工具（如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等） 複製並執行以下指令：npx skills add https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills --skill symbolic-equation 安裝完成後，技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中，可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/lingzhi227/agent-research-skills
詳情
- 分類
- {}資料分析
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-24