РИСКР: Остаточное научное уравнение с крупными языковыми моделями

arXiv: 2610.11387v1 Annuales Type: кросс-бюллетень: Символическая регрессия сочетает в себе поиск структуры с цифровой корректировкой, но совокупные оценки соответствия не описывают, как оставшаяся ошибка варьируется между вводными данными. Мы внедряем RISCR - метод, основанный на остаточной информации и использующий эти модели ошибок для определения формулы и изучения того, какие исправления стоит подобрать. Остаточный энкодер сжимает вводимые данные, цели, текущие прогнозы и остаточные символы, которые определяют языковую модель для предложения формул. Для последующей доработки энкодер двойного вида использует добавки и регулярные мультипликативные остатки для предсказания полезности коррективов кандидатов в постподходящее время. Мы оцениваем RISR по научным заданиям из LLM-SRBench. РИСКР обеспечивает точность идентификации 63,57% и 38,50% при допусках в отношении относительного аэрора соответственно 1% и 0,1% по точкам. Соответствующие показатели точности ООД составляют 56,07% и 38,24%. РИСКР опережает сообщаемые исходные условия с использованием одного и того же позвоночника. Результат