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LLM引导进化搜索自动设计优化算法，解质量0.81→0.99

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AI 综述

2026年10月5日，AGI Hunt 报道 Gong 等人用 LLM 引导的进化搜索，为路由、调度以及资源选址与分配等优化问题自动设计算法。该方法评估候选算法时不只看平均分，而是看它能否补上现有算法集合的短板，因此平均表现较差、但覆盖他人弱点的算法也能存活下来。在资源选址与分配任务上，算法集合从 1 个扩展到 10 个，解质量从约 0.81 提升到 0.99（1 为匹配最优已知解），代价是各算法需跑在独立 CPU 核上，占用更多算力。截至目前，这是该进展的最新一篇报道，尚无后续更新或不同说法。

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报道时间线

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10月5日

21:41
AGI Hunt
LLM 引导进化搜索自动设计优化算法：保留「平均分低」的候选，解质量 0.81→0.99
Gong 等人用 LLM 引导的进化搜索为路由、调度和资源选址分配等优化问题自动设计算法。候选算法不看平均分，而看它能否补上现有算法集合的短板，表现差但覆盖他人弱点的算法也能存活。在资源选址与分配任务上，算法集合从 1 个扩展到 10 个，解质量从约 0.81 提升到 0.99（1 为匹配最优已知解），代价是各算法跑在独立 CPU 核上的更多算力。

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