LLM-SR 是模型训练领域的开源项目，由 deep-symbolic-mathematics 开发，2024 年首次发布。
它收录于模型训练分类，该分类目前共有 518 个项目，GitHub 星标数为 273。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-08。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：物理定律自动发现。同类可对比的替代方案包括 PySR、Eureqa、SINDy。
项目数据
分类开源模型
开发团队deep-symbolic-mathematics
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai4code,ai4math,ai4science,equation-discovery,large-language-models,llm-agent,program-synthesis,scientific-discovery,symbolic-regression
GitHub 星标★ 273
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-04-19 00:00:00
最近更新2026-09-08 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- ICLR 2025 Oral 背书，方法创新性强，学术价值高
- 支持自定义数据集，可扩展至多领域科学发现
- 代码开源，提供训练与推理全流程，易于复现
不足之处
- 早期项目，文档与社区支持待观察
- 依赖 LLM 推理，计算资源需求较高
适用场景
- 物理定律自动发现
- 化学/生物方程拟合
- 科研数据符号回归
替代项目
PySR、Eureqa、SINDy
项目介绍
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