Deliberate Evolution: Agentic Reasoning for Sample-Efficient Symbolic Regression with LLMs
Deliberate Evolution: 基于智能体推理的样本高效符号回归与LLM
机构 * TMLR Group, Department of Computer Science, Hong Kong Baptist University(香港 Baptist 大学计算机科学系 TMLR 组) ; Beijing National Research Center for Information Science(北京信息科学国家研究中心) ; Technology (BNRist), Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, P.R. China(技术(BNRist),自动化系,清华大学,北京,中华人民共和国) ; Lenovo Research(联想研究)
专题命中 逻辑推理 :reasoning(title);分类 cs.CL、cs.LG
AI总结 提出Deliberate Evolution框架,通过解耦符号生成与搜索控制,利用自适应算子、分析工具和反思记忆,在仅用40%样本预算下超越现有LLM符号回归方法。
Comments ICML 2026