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科学发现的过程依赖于观察、分析和假设生成之间的相互作用。机器学习正越来越多地被用于解决这一过程中的个别环节。然而，如何在不针对特定任务定制方法的情况下，通过实验和分析探索未知系统，从而完全自动化实现开放式的、启发式的、迭代式的科学规律发现循环，仍然是一个悬而未决的挑战。该研究团队推出的SciExplorer智能体，利用大语言模型的工具使用能力，实现了对系统无领域预设的自由探索，并将其应用于智能体初始未知的物理系统研究中。该工作测试了涵盖机械动力学系统、波演化以及量子多体物理学的广泛模型。尽管仅使用基于代码执行的最小工具集，该系统在从观测动力学重建运动方程、从期望值推断哈密顿量等任务中表现出卓越性能。这种设置展现的有效性，为其他领域的类似科学探索开辟了道路，且无需微调或特定任务指令。