**Show HN：LinearSolveBench——评测 AI 自动发现大规模稀疏线性求解器的基准**

_Show HN: LinearSolveBench, interesting new benchmark to discover linear solvers_

> LinearSolveBench 是一个新发布的基准，用于衡量 AI 模型与工具链为大尺寸稀疏线性系统编写快速、准确且通用数值求解器的能力。评测分两大赛道：FLASH 磁扩散问题（8 种规模，最多约 11.4 万行、124 万非零元）与 SuiteSparse 非对称网格/PDE 问题（最多约 160 万行、2349 万非零元），前者以相对 GMRES(50)+BoomerAMG 参考求解器的加速比排名，后者以成功求解案例数排名。当前榜首为 Fable 5.1（1.546×），其后是 GPT-5.6 Sol 与 GPT-6 Astra；在非对称问题上 Fable 5.1 与 GPT-6 Astra 各解出 17/19 例。该基准旨在推动线性求解算法进步，并评估 AI 发现算法的能力，应用覆盖电网优化、聚变与扩散过程、量化金融、结构力学、流体与传热等领域。

**来源信息**
- **来源**：Hacker News：AI 热帖
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-23 05:48（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.autodidakt.ai/linear-solve-bench)