深度分析 以 LLM 代理人結合符號回歸與 EvoForest 重構材料參數擬合 本文改寫自 ArXiv 研究，介紹一套以大型語言模型（LLM）為核心的自主科學代理人，能自動選擇方程式形式、撰寫並執行程式、評估與資料的配適度，完成端到端的材料科學理論擬合。作者以 Hall–Petch、Paris law 與 Kuhn 等案例驗證系統表現，發現對於教科書級的經典關係，代理人能可靠回復方程並完成擬合；
