arXiv · AI· Mostafa Cham, Bayu Adhi Tama, Jianwu Wang·· 1 天前AI 评分21
LLM-SR-UQ 量化 LLM 引导符号回归的外推结构不确定性
Know When the Equation Is Wrong: Structural Uncertainty for LLM-Guided Symbolic Regression under Extrapolation
AI 导读
针对 LLM 引导的符号回归在外推时标准预测区间失效问题，LLM-SR-UQ 框架通过量化候选方程间的结构分歧来改善覆盖。 LLM-SR-UQ 扩展了固定宽度共形方法，通过保留竞争方程结构并测量其分歧，显著提升了模型的外推覆盖率，同时保持分布内覆盖率。
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