🎯 情报来源：机器之心
近日，中国科学院自动化研究所的研究团队提出了一种创新性符号回归框架——DrSR（Dual Reasoning Symbolic Regression），通过“数据洞察”与“经验总结”双路径推理，赋予大模型像科学家一样分析数据、反思成败、优化模型的能力。DrSR在物理、生物、化学、材料等领域的典型建模任务中展现了卓越性能，特别是在非线性阻尼振荡系统建模任务中达到了99.94%的准确率，误差低至1.8e-12。
核心要点：
- DrSR在6个符号回归基准任务中有5个取得最高准确率，平均归一化均方误差（NMSE）最低。
- 相比基线方法，DrSR生成的有效解比例高出10%-20%，展现出更强的抗噪和泛化能力。
- 通过消融实验验证了其“结构引导”与“经验总结”机制的重要性，缺一不可。
📌 情报分析
技术价值：极高
DrSR通过双路径推理机制显著提升了符号回归的精确性和效率，解决了传统方法“盲猜”和“重走老路”的问题，为科学建模提供了智能化解决方案。
商业价值：高
作为一站式智能科研平台ScienceOne的核心组件，DrSR具备良好的兼容性和扩展性，可广泛服务于多学科科研场景，未来有望成为AI辅助科学研究的重要工具。
趋势预测：
随着多模态输入和持续学习机制的引入，DrSR将进一步增强跨任务泛化能力，推动AI在科学发现领域的深度应用，预计在未来6-12个月内将有更多行业采用类似框架。