程序进化

研究人员提出ε-MemEvo框架，首次实现大模型程序进化中的跨任务知识迁移，将成功策略存储为任务无关的战术记忆，通过自适应注入机制避免负迁移，在8个基准测试中平均性能提升8.7%。

研究团队提出基于大语言模型引导的闭环程序进化框架，实现混合整数规划求解器的全自动设计，生成的求解器组件可直接集成至标准工作流。