最佳化建模

深度分析

NEMO：以自主編碼代理人與非對稱驗證提升最佳化建模準確率

大型語言模型（LLM）在處理最佳化建模時，常因缺乏執行驗證而產生不可執行的程式碼。NEMO 系統以自主編碼代理人（ACA）為核心，在沙盒環境中執行程式碼，確保生成結果可執行並可自動驗證與修復。其非對稱驗證迴圈讓獨立產生的模擬器與最佳化器互相校驗，搭配最小貝氏風險解碼與自一致性機制，顯著提升魯棒性。