TurboEvolve框架提升LLM驱动的程序进化效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-15 04:00

研究人员开发了TurboEvolve，一个新颖的多岛进化框架，旨在提高LLM驱动的程序进化效率和鲁棒性。该框架通过引入“Verbalized Sampling”以单次LLM调用生成多样化候选，以及根据进度调整生成的自适应调度器，来解决高API成本和运行间方差等挑战。此外，TurboEvolve还结合了“岛屿感知初始化”来聚类种子程序，并通过受控的跨集群混合来平衡多样性、共享和精炼。与现有方法相比，该系统在数学发现和GPU内核优化任务上展示了卓越的成本-质量权衡和稳定的性能。 AI

影响增强了LLM在程序进化中的效率和鲁棒性，可能加速复杂任务的发现。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Yang Yang, Zining Zhong, Jindong Li, Jiemin Wu, Kaishen Yuan, Wenshuo Chen, Menglin Yang, Yutao Yue · 2026-10-15 04:00

TurboEvolve：迈向快速且鲁棒的 LLM 驱动程序演化

arXiv:2604.18607v2 Announce Type: replace-cross Abstract: LLM-driven program evolution can discover high-quality programs, but high API cost and run-to-run variance hinder reliable progress. We propose TurboEvolve, a multi-island evolutionary framework that improves sample effici…

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