LLM作为符号回归生理合理性的事后审计者
原文标题：LLMs as Post-hoc Auditors of Physiological Plausibility in Symbolic Regression: A Clinician-Evaluated Case Study
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研究探索LLM能否帮助提升进化计算生成的符号回归模型的可解释性，以体脂率估计为案例。三个LLM对四个符号表达式进行三轮解读与排序，由三位临床医生评估。结果显示比较性模型排序比孤立的术语级解读获得更正面评价，但LLM也产生生理与数学上存疑的解释，说明其更适合在专家监督下做比较性审计而非自主验证。
- 问题
- 进化计算生成的符号回归表达式虽可解释，但可能复杂或不符合生理与数学常识。
- 方法
- 让三个LLM对四个体脂率估计表达式做三轮解读与排序，再由三位临床医生评估，比较排序式与术语级解读的差异。
- 结果
- 比较性模型排序比孤立术语级解读获得更正面评价，但LLM仍产生生理与数学存疑的解释。
- 影响
- LLM可作专家监督下的比较性审计工具，但不能替代自主验证，符号回归可解释性流程需保留人工把关。
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