09:37官方账号arXiv cs.LG@Boxiao Wang, Runxiang Wang, Kai Li, Chongming Li, Zhiwei Chen, Yifan Zhang, Jian ChengMOT-SR是一种面向符号回归的多目标工具增强框架,利用外部分析工具提取结构先验,并通过动态Pareto前沿同时优化精度、复杂度和泛化性。在40个标准任务上,MOT-SR在准确率、泛化性和效率上优于现有符号回归方法。在极端质量比旋进轨道建模中,该方法发现的可解释修正项在留出配置上取得了最低的轨迹级积分误差。论文MOT-SR符号回归多目标优化推荐理由:MOT-SR把工具和大模型结合起来找方程,40个任务上又快又准,还能处理引力波轨道建模,挺实用。原文稍后读已读值得跟进有用关注 MOT-SR