论文提出“代理式分布回归”(ADR):让语言模型代理编写一段简短程序,直接输出给定协变量下响应的条件分布,并给出该程序的有限样本误差界、选择 Oracle 不等式与渐近正态性;在 12 个真实数据集及训练后新采集数据集上,ADR(Claude Opus 5.5)取得所比较方法中的最佳平均表现。
值得关注:可审计性:与端到端黑箱预测不同,ADR 的产物是可读程序/公式,便于独立评估与复现,降低对代理运行时的依赖。 理论支撑:同时给出有限样本误差界、选择 Oracle 不等式与渐近正态性,使“代理写模型”这一做法具备统计学…