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研究 · 高级

已验证

自动化验证

- 已通过全部自动化关卡：结构校验、唯一性、HTTPS 与来源链接可访问、提示注入与安全扫描、审批步骤规则。
- 未记录起草模型。
- 第二模型审核：x-ai/grok-4.3（无严重或高危问题）。
- 简体中文译文：google/gemini-4-argon，由 openai/gpt-5.5 审核。
- 验证于 2026-10-17。
- 仅经自动化检查和 AI 审核，未经人工审核。[验证如何运作](/zh/usecases/verification/)

# 科学方程发现运行器

搜索拟合实验科学数据集的符号公式

[在 BotBento 中使用 ](https://app.botbento.com/?ref=usecases&utm_source=botbento.com&utm_medium=usecases&utm_campaign=scientific-equation-discovery-runner)复制提示词分享[Markdown](/text/zh/usecases/scientific-equation-discovery-runner/index.md)[English](/usecases/scientific-equation-discovery-runner/)

打开 BotBento。请将提示词粘贴到 Bot 中；不含任何预设配置。

- 你提问时触发提交数据集与领域规范
- 然后运行方程搜索循环
- 结果导出候选公式

通过获取实验表格数据、生成候选数学程序骨架以及针对目标变量优化自由参数，自动化符号回归工作流。跟踪搜索迭代，比较各假设方程之间的验证误差指标，并将表现最佳的候选公式整理成研究摘要。

## 起步提示词

BotBento推荐

```
在收到目标数据集和领域规范后，检查输入列并配置搜索脚本。在终端中执行回归发现流程，监控优化步骤和收敛损失。将候选方程骨架及其拟合系数记录到笔记中。在删除临时运行产物、终止正在运行的进程或覆盖现有方程文件之前，务必先请求用户确认。
```

复制

## 所用工具

终端电子表格笔记

## 适用于

BotBento

## 标签

- symbolic-regression
- scientific-computing
- data-analysis
- python

## 来源

[LLM-SR: \[ICLR 2025 Oral\] This is the official repo for the paper "LLM-SR" on Scientific Equation Discovery and Symbolic Regression with Larg](https://github.com/deep-symbolic-mathematics/LLM-SR)
GitHub · 已核查 2026-10-16

内容以我们自己的话概述。其中描述的任何结果均为原作者所述，并非 BotBento 实测。

由 AI 辅助自英文版翻译，并经自动审核模型检查。以英文文本为准。

作者：BotBento Editorial · 发布于 2026-10-16 · 更新于 2026-10-16 · [提交更正](/contact/)

## 相关用例

-

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## [开展持久化量化投资研究](/zh/usecases/conducting-persistent-quantitative-investment-research/)

针对金融数据集运行分析代码，并在不同研究会话间保持持久化笔记

终端数据库笔记电子表格[已验证](/zh/usecases/verification/)
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研究高级

## [自动化模型层修改与基准评估工具](/zh/usecases/automated-layer-modification-and-benchmark-evaluator/)

运行系统化的层路由实验，并在测试套件中对模型性能进行基准测试

终端电子表格笔记[已验证](/zh/usecases/verification/)
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研究中级

## [交互式科研与笔记本助手](/zh/usecases/interactive-scientific-research-and-notebook-assistant/)

在交互式研究面板中综合学术论文、探索数据集并整理研究成果。

PDF 文件数据库笔记终端[已验证](/zh/usecases/verification/)