DeepInflation：面向气象学研究与模型发现的 AI 代理
宇宙学与河外天体物理
2026-01-22 v1 人工智能
计算工程、金融与科学
广义相对论与量子宇宙学
高能物理 - 理论
摘要
我们提出 DeepInflation，一款专为气象学研究与模型发现设计的 AI 代理。基于多代理架构，DeepInflation 将大型语言模型（LLM）与符号回归（SR）引擎和检索增强生成（RAG）知识库相结合。该框架使代理能够自动探索和验证气象学势能的广阔景观，同时以 established 理论文献为依据。我们展示，DeepInflation 能够成功发现与最新观测（以 ACT DR6 结果作为示例）或给定任意 和 相符的简单且可行的单场慢滚势能，并为晦涩的气象学情景提供准确的理论背景。DeepInflation 是气象学新一代自主科学发现引擎的原型，使研究人员和非专业人士均可通过自然语言探索气象学势能的广阔天地。该代理已发布于 https://github.com/pengzy-cosmo/DeepInflation。
引用
@article{arxiv.2601.14288,
title = {DeepInflation: an AI agent for research and model discovery of inflation},
author = {Ze-Yu Peng and Hao-Shi Yuan and Qi Lai and Jun-Qian Jiang and Gen Ye and Jun Zhang and Yun-Song Piao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.14288},
year = {2026}
}