本文摘要： AutoFormula++是一个前沿的可微概率公式搜索框架，旨在解决传统Softmax及其变体的两大核心缺陷：黑箱不可解释性与鲁棒性不足。文章系统分析了AI生成公式的数学本质，提出"非线性压缩+非线性放大"的通用设计范式，并通过多目标可微搜索实现鲁棒性增强。研究贡献包括：1)揭示AI生成公式的可解释性数学结构；2)构建支持抗噪算子的扩展搜索空间；3)提出联合优化准确率、鲁棒性和计算效率