提出ASPIRE：大模型智能体自动做非线性系统辨识
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提出ASPIRE：大模型智能体自动做非线性系统辨识
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AI 综述
Erik Derner等作者提出ASPIRE框架，由大语言模型智能体自主选择并执行非线性系统辨识方法，从实测数据构建包含参数、估计记录、项解释及测试误差的闭式模型。该框架支持自主或交互式两种运行方式。 论文称，在其实验中全部30次运行均得到有效模型，每次运行成本为0.96至3.38美元。
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最新进展11月11日 13:00
ASPIRE：基于大语言模型智能体的非线性系统辨识迭代推理与探索框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIASPIRE：基于大语言模型智能体的非线性系统辨识迭代推理与探索框架
研究者提出 ASPIRE 框架，由大语言模型智能体自主选择并执行非线性系统辨识方法，从实测数据构建含参数、估计记录、项解释及测试误差的闭式模型，支持自主或交互式运行。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。