基于动态上下文感知的物理实验多智能体协同推理框架2.0

随着人工智能技术的发展与应用,AI赋能物理实验的潜力日益凸显.然而由于物理实验创新性强、方法迭代快,因此传统通用大语言模型(LLM)在针对特定实验方法进行推理时需要将本地知识库全部注入,进而耗费大量上下文资源,使用成本较高.本研究提出一种融合动态上下文感知管理与协同推理架构的物理实验模型框架.该框架可以直接适配现有大语言模型,通过动态筛选与自动化闭环校验,提取高价值相关信息注入模型上下文,在显著降低推理成本、提升推理效率的同时,实现了与传统全量上下文注入方法相当的推理质量.该框架支持快速二次开发与多元化实验场景与仪器适配,有效解决了计算资源与成本瓶颈,为物理实验自动化与智能化提供了高效灵活、值得借鉴的创新范式.