Evgeny S. Saveliev

LLM驱动的符号回归方法助力科学发现

研究人员开发了一种名为“Influence-Guided Symbolic Regression”（IGSR）的新型科学发现方法，该方法利用大型语言模型（LLMs）。IGSR通过生成候选基函数并使用细粒度影响分数进行评估来增强方程发现，这些分数量化了每个项对准确性的贡献。与传统的标量指标相比，这允许更系统地优化模型结构。该方法在各种基准测试中被证明是有效的，甚至识别出一种新的生物学关系，并随后通过实验得到了验证。