KERNAUT：用 LLM 写核函数程序，自动发现可解释科学模型
sirbayes · x · 2026-10-08
alphaXiv 上新论文提出 Kernel Autoresearch（KERNAUT），把核函数设计当作开放式模型发现问题：由编码智能体把核写成程序，通过构造契约保证每个被接受的核有效，再用 Quality-Diversity 档案保留性能各异的高分核，并用新颖性筛选引导智能体探索功能上全新的候选。
- 作者指出核设计的老困境：固定基核语法保证有效但限制表达力，无限制程序表达力强却不保证有效；测试中 22–58% 通过随机输入数值检查的 LLM 生成核在换尺度/维度时失效。
- 可解释性是核心卖点：血糖预测任务中发现的最优核形如 k(x,x')=phi(x)^T phi(x')，phi 是 16 个可读的标量函数，人类可直接阅读和改进。
- 效果：在未见过的黑盒优化任务族上，发现的核胜过同样数据训练的元学习深度核；从 10 条酶动力学速率定律学到的核，在 5 个未见机制上误差低于调参后的 ARD 和深度核基线；人工精修一个发现的核可再降 5.7% 预测误差、7.8% 优化遗憾。
- Kevin Murphy 是共同作者，项目页与代码已开源（richardcsuwandi/kernaut）。
所属事件:Kernaut 论文：编程智能体自动设计 GP 核函数发现科学模型(3 条相关)→
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