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Keplearn开源确定性符号回归引擎
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AI 综述
10月29日，Hacker News首页报道了Keplearn：这是一款用Rust编写的确定性符号回归引擎，可从表格数据中恢复闭式方程，精确规律通常能在毫秒级解出。报道给出的基准结果显示，在SRBench的Feynman数据集零噪声条件下，Keplearn的符号解率为64.7%，高于AIFeynman已公布的55.8%。该工具采用MIT许可证，以零依赖的单一静态二进制形式发布，支持macOS、Windows和Linux。
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最新进展10月29日 22:22
Keplearn获报道：零噪声Feynman基准符号解率64.7%，以MIT许可证开源。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- Hacker News 首页Keplearn：用 Rust 编写的确定性符号回归引擎，数秒内从数据中提取方程
Keplearn 是一个用 Rust 编写的确定性符号回归引擎，可从表格数据中恢复闭式方程，精确规律通常在毫秒级解出。在 SRBench 基准上，Feynman 数据集零噪声下的符号解率为 64.7%，高于 AIFeynman 已公布的 55.8%。该工具以单一静态二进制发布、零依赖，采用 MIT 许可证，支持 macOS、Windows 和 Linux。
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