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LLM作为符号回归生理合理性的事后审计者
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。
arXiv cs.AI51 天前
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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。
论文针对动态柔性作业车间调度中遗传编程规则泛化差、微调易灾难性遗忘的问题，提出代理辅助遗传编程终身学习方法。框架包含两阶段自适应训练、任务相似度加权与带距离约束的代理模型，实验表明其有效缓解遗忘并保持强适应性。