arXiv · Machine Learning· Mostafa Cham, Bayu Adhi Tama, Jianwu Wang·2026-11-02 13:00· 8 小时前AI 评分43

LLM-SR-UQ：通过结构不确定性提升 LLM 引导符号回归的外推可靠性

Know When the Equation Is Wrong: Structural Uncertainty for LLM-Guided Symbolic Regression under Extrapolation

AI 导读

LLM-SR-UQ 提出一种面向 LLM 引导符号回归的结构不确定性量化框架，通过保留多个候选方程结构及其分歧，刻画函数形式的不确定性。该框架扩展固定宽度共形方法，构建结构区间，改善外推场景下的预测覆盖率，同时保持分布内覆盖率，并可泛化至其他符号回归方法。