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标题为英语L2G-SR: Learning to Guide LLM-based Symbolic Regression

arXiv:2610.20685v1 Announce Type: new Abstract: Symbolic regression searches for an equation that explains observed data. Numerical error is commonly used to guide the search, but it alone can favor an accurate surrogate over a candidate with the right structure. We propose…

arXiv — cs.AI作者: Letian Huang, Xiangyu Wang, Haowei Lin, Di He2026年10月16日 (4天前)
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AI 摘要：要点

  • arXiv:2610.20685v1 Announce Type: new Abstract: Symbolic regression searches for an equation that explains observed data
  • Numerical error is commonly used to guide the search, but it alone can favor an accurate surrogate over a candidate with the right structure
  • We propose…
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L2G-SR: Learning to Guide LLM-based Symbolic Regression

标签：#Papers with Code#arXiv
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