摘要
超表面逆设计能够实现复杂的光学功能，但将目标光学响应转化为可执行的优化代码仍需相当的计算电磁学和特定求解器的软件工程专业知识。我们提出了一种自我进化的代理框架，通过结合编码代理、可读的人类技能文件和确定性的基于物理的评估器，降低了这一门槛。该框架不再更新模型权重，而是通过求解器反馈修订技能文件，同时基础模型和可微求解器（提供物理仿真和梯度）保持不变。
在多类型基准测试中，技能进化将同类任务的成功率从 38% 提升至 74%，达到物理标准的比例从 0.51 增加到 0.87，平均尝试次数从 4.10 减少到 2.30。在两个新类型的任务中，成功率在其中一个上保持接近上限（0.92 降至 0.90），而在另一个上则从 0.20 上升至 0.90。技能进化为实现自主和易于访问的逆设计工作流程提供了一条切实可行的路径。
博主点评： 这项研究通过自我进化的技能文件与物理评估器的结合，显著降低了超表面逆设计的入门门槛，展示了如何借助智能代理实现更高效的设计流程。这为未来在光学设计领域的自动化和可访问性提供了新的思路，值得关注。