深度分析 AutoSG：以 RAG 與 LLM 驅動的定製求解器，結合結構安全精修與無實例 Elo 評估 昂貴優化問題普遍需客製化求解器且單次評估耗時耗費甚高。AutoSG以檢索增強生成(RAG)自學術文獻嚴格取證並採雙階段生成流程以避免虛構錯誤，一步自我精修操作在保留局部結構下導入任務專屬改良。系統以Elo式LLM裁判建立無實例排序，快速選出最終求解器。實驗顯示在多種昂貴優化場景上超越既有SOTA框架。
