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该论文介绍了GAMBLe，一个将AI驱动研究系统分解为生成器、评估器、发现机制和预算的框架，揭示了组件交互如何塑造优化景观。在NP困难问题上的实验表明，没有普遍最佳的配置，强调了谨慎选择组件的必要性。

本文介绍了AI CFD Scientist，一个用于计算流体动力学的开源AI代理，它利用视觉语言验证和代码修改自主发现物理修正，在CFD任务上优于通用AI科学家。