論文の概要: Re4: Scientific Computing Agent with Rewriting, Resolution, Review and Revision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20729v1
- Date: Thu, 28 Aug 2025 12:50:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.392818
- Title: Re4: Scientific Computing Agent with Rewriting, Resolution, Review and Revision
- Title（参考訳）: Re4:リライト、解像度、レビュー、リビジョンを備えた科学計算エージェント
- Authors: Ao Cheng, Lei Zhang, Guowei He,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、生成人工知能の活発で有望な分野として機能する。
本研究では,科学計算における代表的問題を解くための新しいエージェント・フレームワークを構築する。
提案するエージェントは,「リライト・レゾリューション・リビジョン・リビジョン」論理的連鎖を取り入れ,協調的かつ対話的な方法で統合されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.55391222496256
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) serve as an active and promising field of generative artificial intelligence and have demonstrated abilities to perform complex tasks in multiple domains, including mathematical and scientific reasoning. In this work, we construct a novel agent framework for solving representative problems in scientific computing. The proposed agent, incorporating a "rewriting-resolution-review-revision" logical chain via three reasoning LLMs (functioning as the Consultant, Reviewer, and Programmer, respectively), is integrated in a collaborative and interactive manner. The Consultant module endows the agent with knowledge transfer capabilities to link problems to professional domain insights, thereby rewriting problem descriptions through text augmentation. The Programmer module is responsible for generating and executing well-structured code to deliver the problem resolution. The Reviewer module equips the agent with the capacity for self-debugging and self-refinement through interactive feedback with code runtime outputs. By leveraging the end-to-end review mechanism, the executable code provided by the Programmer attains the iterative revision. A comprehensive evaluation is conducted on the performance of the proposed agent framework in solving PDEs, ill-conditioned linear systems, and data-driven physical analysis problems. Compared to single-model, this collaborative framework significantly improves the bug-free code generation rate and reduces the occurrence of non-physical solutions, thereby establishing a highly reliable framework for autonomous code generation based on natural language descriptions. The review mechanism improved the average execution success (bug-free code and non-NaN solutions) rate of the latest reasoning models. In summary, our agent framework establishes automatic code generation and review as a promising scientific computing paradigm.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、生成人工知能の活発で有望な分野として機能し、数学的および科学的推論を含む複数の領域で複雑なタスクを実行する能力を示した。
本研究では,科学計算における代表的問題を解くための新しいエージェント・フレームワークを構築する。
提案するエージェントは,LLM(Consultant,Reviewer,Programmerとして機能する)を3つの理由により「リライト・レゾリューション・リビジョン・リビジョン」論理鎖を組み込んで,協調的かつインタラクティブな方法で統合する。
Consultantモジュールは、エージェントに知識伝達能力を与え、問題と専門的なドメインインサイトをリンクし、テキスト拡張を通じて問題記述を書き換える。
Programmerモジュールは、問題解決を提供するために、よく構造化されたコードの生成と実行を担当します。
Reviewerモジュールは、コードランタイム出力との対話的なフィードバックを通じて、エージェントに自己デバッグと自己リファインメントの能力を提供する。
エンドツーエンドのレビューメカニズムを活用することで、Programmerが提供する実行可能なコードが反復的なリビジョンを達成します。
PDE, 不条件線形システム, およびデータ駆動物理解析問題の解法において, 提案するエージェント・フレームワークの性能について総合評価を行った。
単一モデルと比較して、この協調フレームワークはバグフリーコード生成率を大幅に改善し、非物理的ソリューションの発生を低減し、自然言語記述に基づく自律コード生成のための信頼性の高いフレームワークを確立する。
レビューメカニズムは、最新の推論モデルの平均実行成功率(バグフリーコードと非NaNソリューション)を改善した。
まとめると、我々のエージェントフレームワークは、有望な科学計算パラダイムとして、自動コード生成とレビューを確立します。
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