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官方账号arXiv cs.AI@Wenxiao Zhao, Dong Liu, Kaiyi Xu, Feng Liu, Zhen Zhao, Fei Ben, Shu Wang, Wenhao Li, Yingnian Wu, Fenghua Ling, Haobo Li, Lei Bai A-SR是一个自演化的智能体框架,用于从数据中发现闭式方程,将控制单元从表达式编辑转为角色条件证据视图。在LLM-SRBench的四个LSR-Synth科学领域上,A-SR将Acc@0.01从基线25.79%提升至48.30%(基于Llama3.1-8B),A-SR-LoRA将Qwen3-4B的结果从24.58%提升至38.29%。在四个真实世界科学发现任务中,A-SR在8项报告指标中的7项上取得最佳归一化均方误差。框架通过在线评估器奖励策略和状态路由过程记忆,在单次运行中无需更新参数即可自适应搜索,跨运行轨迹还可蒸馏为开源LLM的角色条件先验。
推荐理由:符号回归老被单一大模型提示词卡住,这个A-SR让不同智能体分工盯不同失败信号,准确率从25%拉到48%,还开源蒸馏路子,值得看一眼。