ASPIRE自动执行非线性系统辨识
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ASPIRE自动执行非线性系统辨识
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AI 综述
Erik Derner、Jiří Kubalík和Robert Babuška提出并评估ASPIRE框架，让大语言模型智能体选择并执行非线性系统辨识方法；论文称，该框架在3个实测系统的30次测试中均生成了有效模型。 ASPIRE可根据测量数据构建闭式静态或动态模型，支持自主和交互运行。论文报告的150项评估中，132项完全满足要求、18项部分满足；每次测试成本为0.96至3.38美元。
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最新进展11月11日 13:00
ASPIRE：用于迭代推理与探索的智能体系统辨识平台报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv 机器人论文摘要ASPIRE：用于迭代推理与探索的智能体系统辨识平台
ASPIRE 让大语言模型智能体选择并执行非线性系统辨识方法，基于测量数据构建闭式静态或动态模型，并支持自主及交互运行。其在3个实测系统的30次测试中均生成有效模型，每次成本为0.96至3.38美元；150项评估中132项完全满足、18项部分满足。
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