arXiv 机器学习· Yuhua Qian·· 6 小时前AI 评分37
基于原始-对偶证书审计百慕大期权最优停止问题的 LLM 程序搜索
Auditing LLM Program Search for Bermudan Stopping with Primal--Dual Certificates
AI 导读
研究人员利用原始-对偶证书审计了 LLM 针对百慕大期权行权策略的程序搜索，发现生成程序均未稳定超越 Ridge LSMC 基准。在 24 次生成尝试与保留集测试中，生成程序的差距得分与基准相差在 0.002 以内，且结构化记忆相比纯分数记忆未体现出优势。高精度二叉树参考显示估计差距中 99% 源于对偶界松弛，表明搜索是否有效极大取决于保留初始参考和统计失败等报告规则。
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