English(EN) Algorithmic algorithm development with LLMs: A Case Study on LLM-Usage for Contraction Order Optimization in Tensor Networks

LLM 在算法开发方面展现出潜力，但人类监督仍然至关重要

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-02 04:00

研究人员探索了使用大型语言模型 (LLM) 来辅助算法开发，特别是用于优化张量网络中的收缩顺序。他们的案例研究利用 OpenEvolve，展示了验证器引导的进化编码代理在算法改进方面的潜力。然而，该研究也强调了人类科学家在结果评估、验证和解释方面至关重要且持续的作用。 AI

影响 LLM 驱动的算法开发可以加速科学发现和优化任务。

排序理由该集群包含一篇学术论文，详细介绍了使用 LLM 进行算法开发的案例研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。我们如何撰写摘要 →

报道来源 [1]

arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Fabian Hoppe, Melven R\"ohrig-Z\"ollner, Philipp Knechtges · 2026-06-02 04:00

Algorithmic algorithm development with LLMs: A Case Study on LLM-Usage for Contraction Order Optimization in Tensor Networks

arXiv:2606.01975v1 Announce Type: new Abstract: We consider LLM-based algorithm development through a case study on contractionorder optimisation for tensor networks with OpenEvolve. We pay particular attention to the choice of the LLM as well as design choices such as evaluation…