LLM-SR-UQ框架量化符号回归结构不确定性
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LLM-SR-UQ框架量化符号回归结构不确定性
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AI 综述
Mostafa Cham等提出LLM-SR-UQ框架,针对LLM引导的符号回归在外推时标准预测区间失效的问题,通过量化候选方程间的结构分歧来改善覆盖。 该框架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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最新进展11月2日 13:00
LLM-SR-UQ 量化 LLM 引导符号回归的外推结构不确定性报道时间线
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11月2日
- arXiv · AILLM-SR-UQ 量化 LLM 引导符号回归的外推结构不确定性
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。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 4
- 可比范围峰值
- 1011月2日 14:00
- 近 24 小时变化
- -51%
02.557.510
18:0011月3日06:0012:0018:00
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