布朗大学 Em Karniadakis院士团队：比较DeepSeek与ChatGPT数值计算和机器学习任务

本文比较了DeepSeek和ChatGPT及其优化版本在科学计算和科学机器学习任务中的表现。研究背景是大语言模型（LLMs）在科学领域的应用日益广泛，但其在精确性和逻辑一致性方面仍存在局限性。研究目的是评估不同LLMs在数值计算和机器学习任务中的能力，包括数值积分、有限差分法、有限元法、物理信息神经网络和深度算子网络等。实验结果表明，推理优化模型（如ChatGPT o3-mini-high和DeepSeek R1）在准确性和效率上优于通用模型，能够更好地处理复杂的科学计算问题。结论强调了LLMs在科学研究中的潜力，同时也指出了其局限性，并呼吁进一步改进模型以应对更复杂的现实世界挑战。