SIDERIUS：物理时序的智能体 ML 开发评估协议
原文标题：Beyond a Better Score: Long-Horizon Agentic ML Development and Evaluation Protocol for Physics Time Series
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论文提出 SIDERIUS，一个面向物理时序科学机器学习的 LLM 智能体系统，强调科学有效性而非单一分数，结合可组合能力编排、多层科学评估协议与资源感知探索。在 TIDMAD 基准上，使用 GPT 编排器的 SIDERIUS 有效模型提出率达 63.8%，远高于通用 Codex 编码智能体的 1.6%。
- 问题
- LLM 智能体做科学 ML 开发时只追单一分数，易走捷径或刷分产出无效模型。
- 方法
- 契约化可组合能力编排加多层科学有效性评估，区分有效模型与刷分模型。
- 结果
- TIDMAD 上有效模型提出率 63.8%，通用 Codex 编码智能体仅 1.6%
- 影响
- 科学场景用智能体自动建模时，评估协议要防刷分，否则高分模型可能完全不可用。
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