組合優化

速報

大型語言模型與自動啟發式設計：知識優先的自上而下搜尋

研究聚焦大型語言模型在組合優化中的自動啟發式設計。論文提出以知識為主的自上而下搜尋，將知識當作主要搜尋目標，再以程式實現驗證其效用。相比以程式為中心的做法，知識優先能提升發現效率與跨問題推廣性。並指出結合兩種策略可帶來額外提升，且重要在於構建可解釋且跨路徑保留價值的假說演化。