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OpenFOAMGPT：基于RAG增强的LLM智能体，用于OpenFOAM计算流体动力学

深度2026年5月5日24 分钟阅读
最有趣的发现是：尽管o1模型的令牌成本是GPT-4o的六倍，但在处理复杂任务时始终表现出更优性能，且通过迭代修正循环能以较低令牌成本快速收敛。本文适合计算流体动力学研究人员、工程仿真工程师以及对大语言模型在专业领域应用感兴趣的研究者阅读。
本文编译自 OpenFOAMGPT: a RAG-Augmented LLM Agent for OpenFOAM-Based Computational Fluid Dynamics，版权归原作者所有。

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