用原始-对偶证书审计 LLM 程序搜索的百慕大期权停止问题
原文标题：Auditing LLM Program Search for Bermudan Stopping with Primal--Dual Certificates
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论文审计 LLM 程序搜索智能体在百慕大期权最优停止问题上的表现，使用可信评估器提供的对偶上界与蒙特卡洛误差进行验证。对 24 次生成尝试、反馈表征消融与冻结选择后的留出集评估显示，没有生成程序能稳定超越 Ridge LSMC，且 99% 的估计差距来自对偶界松弛，说明该对偶可审计有效性但无法在搜索规模上证明进展。
- 问题
- LLM 程序搜索在百慕大期权停止问题上是否真有进展。
- 方法
- 用可信评估器的对偶上界与蒙特卡洛误差审计生成程序，并做反馈表征消融与冻结选择后的留出集评估。
- 结果
- 24 次生成均未稳定超越 Ridge LSMC，留出集差距在 0.002 内，99% 估计差距来自对偶界松弛。
- 影响
- 提醒用搜索分数自评的智能体评估可能虚高，需引入独立可审计上界。
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