小伙伴们好，我是小嬛。专注于人工智能、计算机视觉、AI大模型领域相关分享研究。【目标检测、图像分类、图像分割、目标跟踪等项目都可做，相关领域论文辅导也可以找我；需要的可联系（备注来意）】
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做PINN求解pde的都知道，PINN在泛化能力、训练效率、多目标优化、求解精度上依然存在瓶颈，相关的创新也基本都围绕这些展开，比如迁移学习、元学习、量子计算、领域分解等突破路径。
这点也在去年那篇中科院一区TOP综述上有所体现，强推大家关注，可用作思路导航。除此以外，自适应采样、动态损失平衡、傅里叶特征嵌入、硬约束边界处理等也都是比较前沿的创新路径，而且实现门槛相对更低，更适合作为短期突破点。
当然，光 有个方向肯定是不行的，建议多关注顶会最新论文和工业界挑战，从中找到自己感兴趣也有优势的切入点。这里我为了帮大家节省查找的时间，我给大家提供更多的发文思路和方向，大家扫码获取！！！
【EAAI】Advances in physics-informed neural networks for solving complex partial differential equations and their engineering applications: A systematic review
**研究方法：**论文系统梳理了物理信息神经网络（PINN） 通过将物理定律（偏微分方程 PDE、初边值条件）嵌入神经网络损失函数，结合网络架构、优化策略、采样与微分方法改进，求解各类复杂偏微分方程并应用于多工程领域的方法与进展。
创新点：
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建立了覆盖超参调优、采样策略、损失设计、混合梯度计算与架构创新的统一分层优化分类体系，解决了原有方法碎片化的问题。
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按非线性强度、多尺度耦合、随机性、几何复杂度等对PDE问题进行分类，并给出了与PINN求解策略的匹配指南。
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跨宇宙、材料、流体、能源、生物环境、电力信息六大领域系统梳理PINN工程应用，形成可跨领域复用的应用基准。
**研究价值：**论文系统梳理了物理信息神经网络（PINNs）求解复杂偏微分方程的核心理论、优化方法、工程应用与现存挑战，为科研人员和工程师提供了统一的方法选型框架与跨领域应用指南，推动 PINNs 替代传统数值方法在多工程领域落地。
PINNsAgent: Automated PDE surrogation with large language models
**研究方法：**论文提出PINNsAgent框架，以大语言模型为智能体，结合物理引导知识回放（PGKR） 与记忆树推理策略（MTRS），自动化设计、优化 PINN 网络结构与超参数，无需专家手动调参，即可高效、高精度求解各类偏微分方程。
创新点：
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提出基于LLM的PINNsAgent多智能体框架，实现PINN网络构建与超参数优化的全自动化，无需深度学习专家手动调参即可求解PDE。
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设计物理引导知识回放机制，将PDE物理与数学特征编码加权，实现已求解PDE的最优配置向同类新问题高效迁移。
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提出记忆树推理策略，借鉴蒙特卡洛树搜索，在超参数空间中智能探索与迭代优化，持续提升PINN求解PDE的精度与效率。
**研究价值：**PINNsAgent依托大语言模型实现PINN的自动化构建与智能优化，有效弥合领域专业知识与深度学习技术间的鸿沟，大幅降低使用门槛与人工调参成本，为科学与工程领域的各类偏微分方程求解提供更高效、通用、稳定的智能解决方案。
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