这篇论文比较语言模型在方程发现中的三种角色：公式作者、候选判定者和搜索控制器。其LLM-PySR方案由语言模型指定变量、算子、变换与搜索深度，再交由符号回归枚举拟合，并用确定性指标筛选。在74个AI-Feynman方程和7项复杂恢复任务上，搜索控制取得准确性、复杂度、稳定性与成本的最佳平衡，并在电池数据中发现紧凑的分段线性关系。
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