arXiv · ML· Ze-Yu Peng, Qing-Yu Lan, Zhan-He Wang, Jun Zhang, Yun-Song Piao·· 6 小时前AI 评分37
AgenticEvolve 框架：引入持久化 LLM 智能体设计并运行实验的进化程序搜索
AgenticEvolve: Evolutionary Program Search with Persistent Language Model Agents that Design and Run Experiments
AI 导读
在两个启发式设计任务和十二个公式发现问题上，AgenticEvolve 生成的程序优于 No-analysis 和 OpenEvolve 基线。 该框架让每个岛屿由一个持久 LLM 智能体运行，并在候选程序评估间隙设计、执行实验；相比关闭实验的同配置基线，它用更少评估达到同等质量且成本可比。 源代码已发布，用于衡量实验环节对程序搜索性能的实际贡献。
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