Там потестили модельки на написание солверов для уравнений в частных производных. Дали на тест 5 типов уравнений Уравнение адвекции: Моделируют явления переноса без диффузии Уравнение Бюргерса: Фундаментальное нелинейное УЧП, используемое в механике жидкости Уравнение реакции-диффузии: Моделирует системы, в которых химические вещества подвергаются реакциям и диффузии Уравнение Кана-Хиллиарда-Навье-Стокса (CNS): Описывает двухфазные несжимаемые потоки Уравнение фильтрации Дарси: Моделирует поток жидкости через пористую среду На последнем скрине предпочтения LLMок по использованию разных библиотек Кстати возможность подебагать код и получать фидбек сильно подкидывает качество. С фреймворком который написали авторы (который правильно ставит задачу, дает дебагать и фидбек) ллмки справляются на уровне эспертов или даже лучше справляются CodePDE: An Inference Framework for LLM-driven PDE Solver Generation https://arxiv.org/abs/2505.08783 https://www.alphaxiv.org/ru/overview/2505.08783 https://github.com/LithiumDA/CodePDE инфу по иишечке собираем и проектики делаем в https://t.me/researchim