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English(EN) Know When the Equation Is Wrong: Structural Uncertainty for LLM-Guided Symbolic Regression under Extrapolation

新的 LLM 框架量化符号回归中的不确定性

研究人员开发了一个名为 LLM-SR-UQ 的新框架,以解决大型语言模型指导的符号回归中的不确定性挑战。现有方法通常提供一个最佳方程,但不量化不确定性,这存在问题,因为不同的方程可以相似地拟合数据,但在外插时表现不同。LLM-SR-UQ 保留了竞争方程的结构,并利用它们的差异来表征不确定性,尤其是在外插情况下提高了覆盖率,同时保持了分布内覆盖率。 AI

影响 通过量化不确定性,提高了 LLM 生成的数学模型的可靠性,这对于科学发现和外插至关重要。

排序理由 该集群描述了学术论文中提出的新框架和方法论,重点关注符号回归中的特定问题。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新的 LLM 框架量化符号回归中的不确定性

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Mostafa Cham, Bayu Adhi Tama, Jianwu Wang ·

    Know When the Equation Is Wrong: Structural Uncertainty for LLM-Guided Symbolic Regression under Extrapolation

    arXiv:2610.42024v1 Announce Type: new Abstract: Large language models (LLMs) can help discover mathematical equations from data, but most LLM-guided symbolic regression methods focus on a single best equation without quantifying uncertainty over alternative functional forms. This…