摘要
现实世界的数学建模本质上是经验性与协作性的过程，而现有大语言模型智能体常因缺乏领域根基和对抗验证导致模型缺陷。为此，本文提出 Sci-Mind 框架，模拟人类科学发现过程。该框架集成经验记忆召回以检索历史代码与范式，将抽象推理植根于过往解法；随后采用对抗认知辩证法，让追求数学连贯性的“理论家”与强调数据可行性的“实用主义者”通过竞争目标进行辩论，剔除优雅但不可行的方案。此外，自验证执行策略在代码生成前确保蓝图一致性，实现完全自主执行。实验表明，Sci-Mind 在建模严谨性和代码可执行性上显著优于现有领先智能体。
AI 推荐理由
论文核心提出对抗性辩证推理框架，通过理论家与实用主义者的辩论优化数学建模的严谨性与可行性。
研究机构
Hangzhou Normal University
Xiamen University Malaysia
Zhejiang University
Future Technology School Shenzhen Technology University
Hangzhou Dianzi University
论文信息