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Geno-Synthetic Algorithm 优化异构数据类型

研究人员推出 Geno-Synthetic Algorithm (GSA)，这是一个新颖的协同进化框架，旨在优化具有异构参数的复杂设计对象。与将不同数据类型展平成单一格式的传统方法不同，GSA 按类型对基因家族进行分区，并使用原生类型算子进行演化，然后将它们组装成可执行的表型。提供了一个开源实现，实证研究表明 GSA 在处理复数描述符和嵌入向量方面具有独特的能力，使其适用于大型语言模型提示和嵌入优化等领域。