发布 SRHarness：面向智能体符号回归的运行时框架论文

Zihan Yu 等作者在 arXiv 发布论文，介绍 SRHarness——一个面向智能体符号回归的专用运行时框架，包含可组合科学动作、持久科学状态和轨迹生命周期管理三大机制。 论文称，在相同 LLM 底座下，SRHarness 在 LLM-SRBench 上持续提升数值泛化和符号恢复能力；使用 DeepSeek-v4-flash-0731 时，在 LSR-Transform 上达到 93.69% 符号准确率，而 SR-Scientist 为 62.16%。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。