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方向四：融合大模型的反事实推理与自主智能体算法
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核心算法： 本地化大语言模型（LLM）、进化算法、反事实推理、条件生成、多模态融合推理。
总述：本方向构建系统的“认知中枢”，致力于融合大语言模型的逻辑推理能力与进化算法的搜索能力。通过本地化部署的LLM，结合符号回归输出的显式规律与几何深度学习提取的隐式特征，构建具备物理常识的智能体。开发公式自动反事实推理迭代算法，使系统不仅能拟合现有数据，还能通过“如果……会怎样”的思维链条探索未知参数空间。该算法框架支持在多尺度耦合与多机制切换场景下，进行条件生成与预测控制，实现从单纯的拟合预测向具有因果推断能力的智能决策系统的跨越，为材料设计的逆向工程提供推理引擎。