Значит, тренируют модель, которая по набору точек пытается восстановить выражение для функции. Причём не какого-то определенного вида, а произвольную комбинацию нескольких функций и операторов (с разумным ограничением по размеру). Это называется "symbolic regression".

Вкратце, делается это комбинацией трансформера и MCTS (Monte-Carlo Tree Search). Причем выражение строится из нулевого выражения последовательностью мутаций.

Одним из методов, которые применяли многие ранее, является Genetic Programming. Но с ним одна проблемка - часто, чтобы перейти от выражения к выражению получше, часто надо сделать несколько шагов, с промежуточным ухудшением. И вот эти временно ухудшившиеся решения вымываются из популяции процессом отбора. А с MCTS получается доносить награду за сложную последовательность действий туда где надо - туда, где эта последовательность была начала. Оно и понятно, MCTS применяется во всяких AlphaGo/AlphaZero для Го и шахмат.
https://arxiv.org/abs/2302.11223