Docker 評估環境

深度分析

逆 KKT 生成的 AutoLPBench：打造可程式化的 LLM 代理線性規劃基準與 Docker 評估環境

隨著大型語言模型成為代理工具，傳統線性規劃基準因靜態、易被訓練資料污染而受限。AutoLPBench 透過逆KKT生成器，可即時產生無限新題，並以KKT證明最佳解，支援參數化難度與種子防汙染。實驗顯示在八層規模上解題率平滑下降，且跨批次一致，提升評估可信度。