في تطور مثير في مجال الذكاء الاصطناعي، تم تطوير تقنية جديدة تجمع بين نماذج اللغة واكتشاف المعادلات، تُعرف باسم LLM-PySR. هذه التقنية تمتاز بتوزيع الأدوار بين النموذج والبحث، حيث يمكن لنماذج اللغة أن تقوم بكتابة المعادلات وتحديد المتغيرات والتحولات المطلوبة، بدلاً من اختيار المعادلات الجاهزة فقط.

الاختبارات التي أُجريت شملت تقييم الأداء على 74 معادلة من نوع AI-Feynman وسبع مهام معقدة لاستخراج الصيغ. وقد أظهرت النتائج أن التحكم في البحث باستخدام LLM-PySR أسفر عن أفضل توازن بين الدقة والتعقيد والفعالية. في تجربة مستقلة، تمكنت التقنية الجديدة من تحديد علاقة خطية معقدة بين تغير جهد الدائرة وعمر الدورة.

إن هذا التطور يعكس مدى إمكانية نماذج اللغة في تشكيل استكشاف الفرضيات بدلاً من اتخاذ قرارات حاسمة بخصوص المعادلات التي يجب أن تبقى، مما يفتح آفاقًا جديدة للبحث العلمي والتطبيقات الصناعية.