基准测试称前沿模型仍难正确实现基础 PDE 求解器
GaryMarcus · x · 2026-08-04
这是一条转发的基准测试帖，核心结论是：前沿模型在基础的非线性 PDE 求解器实现上仍然频繁出错，而神经符号模型更稳也更省。
- 帖子称 GPT-5.6 Sol、Fable 5、Kimi K3 等模型在数值稳定性、精度阶次和物理一致性上反复出错。
- 即便能跑通，较强模型也可能比轻量神经符号方案多消耗 100 倍以上 的 token。
- 作者据此认为，像 Lanyon 这样的神经符号架构才更适合需要端到端正确性的科学代码任务。
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