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。