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Know When the Equation Is Wrong: Structural Uncertainty for LLM-Guided Symbolic Regression under Extrapolation
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- LLM-SR-UQ quantifie l'incertitude dans les équations découvertes par LLM en mesurant le désaccord entre formes mathématiques concurrentes.
- Pourquoi ça compte
- Nécessaire pour les systèmes de symbolic regression qui extrapolent au-delà des données d'entraînement, où plusieurs équations s'ajustent aussi bien mais divergent.
- Vigilance
- La méthode étend la conformal prediction à l'incertitude structurelle mais n'a été testée que sur LLM-SRBench; la généralisation reste incertaine.
- llm
- language model
- rag
Les patterns derrière cette actualité
- Uncertainty Quantification
- Process Reward Models & Verifier-Guided Search
- Context Engineering Frameworks
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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