🔍 耿同学打假报告

论文信息

标题：Lang-PINN: Building Trainable Physics-Informed Neural Networks from Natural Language (提取自摘要)
作者：Xin He, Liangliang You, Hongduan Tian, Bo Han, Ivor Tsang, Yew-Soon Ong
期刊/会议：Under review as a conference paper at ICLR 2026
来源：2510.05158v1.pdf (arXiv:2510.05158v1, 提交日期: 2025年10月3日)
当前检测日期：2026-06-17

综合评定：🔴 实锤

详细发现

发现 1：数据高度雷同（复制粘贴痕迹明显）

位置：附录 Table 1 (MSE 结果表)
描述：在不同维度的不同物理方程上，本应独立的实验结果竟然出现了完全一致的均值和标准差。
证据：
在 Ours (本文提出的方法) 这一列中：
- Heat-CG 的结果为：1.35E-03 (±9.00E-05)
- Poisson-CG 的结果也是：1.35E-03 (±9.00E-05)
  两个完全不同的偏微分方程实验，跑出来的平均均方误差和标准差居然连小数点后每一位都一模一样。真实科学实验中，这种跨方程跨维度数据完美重合的概率比连续中两次彩票头奖还低。
严重程度：🔴

发现 2：违背常理的数据分布与数学异常

位置：附录 Table 1 (Ours 列)
描述：本文提出的 Lang-PINN 在 14 个截然不同的 PDE 数据集上（包含 1D 到 ND，涵盖泊松、热传导、流体等不同物理特性的方程），其 MSE 竟然惊人地集中在 1.0E-03 到 2.0E-03 这个极度狭窄的区间内。
证据：真实的神经架构搜索和 PINN 训练中，不同方程的刚性、多尺度特性差异巨大。有些方程（如简单的扩散方程）极易收敛到 10^-6，而复杂的混沌方程（如 KS）可能在 10^-1 徘徊。结果全被硬生生压在 10^-3 级别，如同教科书般“完美且虚假”。此外，数据中还出现了 842.00E-06 这种极其怪异且不符合规范的科学计数法写法（正常应写为 8.42E-04），且与正文提到的 2.09E-06 存在明显的数值矛盾。
严重程度：🔴

发现 3：正文与附录数据严重割裂（可能是数据造假填错行）

位置：正文 Table 2 vs 附录 Table 1, 及附录 Table 2
描述：正文和附录中号称相同的实验，数据对不上；附录中的表格格式大面积崩塌，数据张冠李戴。
证据：
1. 正文 Table 2 中 Poisson-ND 的 Ours 结果是 2.09E-06，但附录 Table 1 中变成了 842.00E-06。
2. 附录 Table 2 中号称报告 Success Rate，但看数据行（如 Burgers 29.7% 36.2%），完全对不上表头声称的 6 种方法，数据量严重缺失且对不齐。
  这暴露出典型的“批量生成造假数据时没有仔细对齐文档排版”的问题。
严重程度：🟠

发现 4：基线数据极其夸张，存在“稻草人”嫌疑

位置：附录 Table 1 (GS 方程行)
描述：基线方法 PINNsAgent 在 GS 方程上的 MSE 竟然高达 3.37E+08 (±1.01E+09)，而本文方法仅为 1.89E-03。
证据：在深度学习中，Loss 达到 3.37 亿意味着梯度早就爆炸了。用这种训练完全崩溃（甚至数值溢出）的结果作为基线来衬托自己方法的优越性，是典型的“打稻草人”造假手法。
严重程度：🟠

(注：关于第一式“图片复用检测”与第三式“图片拼接检测”，由于当前提供的信息中不包含可放大的图片像素数据，无法进行 Western Blot 条带或显微镜图背景噪点的计算机视觉级分析。但以上数据层面的异常已足以定性。)

耿同学辣评

搞大模型写代码做物理仿真是吧？结果自己论文里的实验数据却像是由一个没调好参数的大模型直接“幻觉”出来的。14个不同物理场跑出来的误差竟然能全部归一到一个狭窄区间内，两个不同方程连标准差都抄得一模一样，甚至还出现了 842.00E-06 这种让人啼笑皆非的计数法。这哪是物理神经网络，这明明是“万物归一”的复制粘贴神经网络啊！造数据的时候哪怕稍微用点随机数生成器都不至于这么敷衍。

建议后续行动

联系作者要求提供 10 次独立运行的原始 log 文件和随机种子。
重点要求作者解释 Heat-CG 和 Poisson-CG 数据完全一致的原因，以及 842.00E-06 的来源。
在 PubPeer 上提出公开质疑。
向 ICLR 2026 的领域主席或程序委员会直接发送邮件举报，阻止该论文录用。
通报作者所在机构（A*STAR, 香港浸会大学等）的学术委员会。

⚠️ 免责声明

本报告由 AI 辅助生成，仅供学术讨论参考。
学术不端的最终认定需要专业机构调查。
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Lang-PINN: Building Trainable Physics-Informed Neural Networks from Natural Language (提取自摘要)