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AdaEvolve
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新的FrugalEvo框架通过成本优化LLM驱动的程序演化
研究人员推出FrugalEvo，一个新颖的框架，旨在通过考虑计算成本来优化程序演化。该方法利用一个更强大、更昂贵的LLM来制定策略，并利用一个更便宜的LLM来实现和优化生成的代码。FrugalEvo旨在在固定预算内最大化性能提升，引入预算感知曲线下面积（BA-AUC）指标来衡量质量与成本的关系。在数学、系统和算法优化任务的评估中，FrugalEvo匹配或超越了现有的最先进方法，尤其是在圆 packing 任务中取得了新的最先进成果，与…
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新框架通过跨任务记忆迁移增强LLM程序演进
研究人员开发了一个名为 $\varepsilon$-MemEvo 的新框架，旨在提高基于大型语言模型（LLM）的程序演进系统的效率。该框架通过将成功的算法策略存储为自然语言摘要，实现了跨任务知识迁移，这些摘要可应用于具有不同API的任务。为防止负迁移，$\varepsilon$-MemEvo 采用了一个自适应注入门，动态决定是否以及如何使用检索到的记忆。在八个不同基准上的评估表明，使用GPT-5作为骨干的 $\varepsilon$-…