EvoSim: Learning to Model, Modeling to Learn
构建微观世界模型的 AI 科学家。基于物理模型描述状态，以实验偏差驱动机理与方程的修订，并进行递归自我改进。在两项工业级电池建模和预测任务上达到 SOTA 级精度，超越人类专家构建的模型。
1.79%析锂起始点误差（MAE，SOC）
7.62 mV车辆工况电压误差（RMSE）
−36%自进化后的出错频率
让 AI 读懂物质世界
我们的使命是构建能在化学与材料领域自主发现的 AI 科学家，从原子、分子到它们构成的材料，让微观世界的科学进步不再受限于人类研究者的时间与精力。
