SMRS：主张人工智能时代代理模型统一报告标准
统计计算
2025-10-24 v3 机器学习
摘要
代理模型广泛用于科学与工程领域中逼近复杂系统，以降低计算成本。尽管其应用广泛，但该领域在建模管道的关键阶段（包括数据采样、模型选择、评估和后续分析）缺乏标准化。这种碎片化限制了可重复性和跨领域实用性——这一挑战在AI驱动的代理模型快速增长后愈发突出。我们认为迫切需要建立一种结构化报告标准，即代理模型报告标准（SMRS），以系统性地捕捉 essential 设计与评估选择，同时保持对实现细节的中立。通过推广一种标准化而灵活的框架，我们旨在提高代理建模的可靠性，促进跨学科知识传递，并因此加速AI时代的科学进步。
引用
@article{arxiv.2502.06753,
title = {SMRS: advocating a unified reporting standard for surrogate models in the artificial intelligence era},
author = {Elizaveta Semenova and Alisa Sheinkman and Timothy James Hitge and Siobhan Mackenzie Hall and Jon Cockayne},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.06753},
year = {2025}
}
备注
Accepted at the 39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025), Position Track