深度分析
OpenEvolve 以 LLM 驅動的張量網路收縮順序優化實驗分析
本研究以OpenEvolve探討LLM輔助的張量網路收縮順序最佳化，使用開源LLM生成程式變異並以驗證指標驅動演化。實驗顯示模型選擇與測試資料、評估指標皆顯著影響結果，並提出未來AI演算法搜尋對科研流程與軟體工程的潛在衝擊。與AlphaEvolve比較，OpenEvolve更彈性。
深度分析
本研究以OpenEvolve探討LLM輔助的張量網路收縮順序最佳化，使用開源LLM生成程式變異並以驗證指標驅動演化。實驗顯示模型選擇與測試資料、評估指標皆顯著影響結果，並提出未來AI演算法搜尋對科研流程與軟體工程的潛在衝擊。與AlphaEvolve比較，OpenEvolve更彈性。
深度分析
隨著工業AI對組合與最佳化問題需求提升，研究團隊提出CheckMate結合OpenEvolve的程式演化框架，僅以「什麼」的形式規範解答與自然語言描述，引導LLM產生專屬求解器。實驗顯示，在配置與排程等兩大產業領域，演化出的演算法在大型或困難案例上遠超現有最佳求解器，展現自動化產生高效演算法的潛力。