研究评估 LLM 作为数值优化器的能力与局限
原文标题：Understanding Large Language Models as Numerical Optimizers
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论文构建评估框架，区分解的质量与执行失败（数值误差、约束违反、格式错误），在凸优化、分式规划与约束投影问题上对比 LLM 与确定性求解器。结果显示 LLM 能捕捉优化结构并给出近优解，但随维度升高可靠性下降。迭代精炼可显著提升可靠性，但仍难独立作为优化器使用。
- 问题
- LLM 做数值优化的真实能力与失效边界不清楚，尤其在高维问题上。
- 方法
- 构建区分解质量与执行失败的评估框架，在凸优化、分式规划与约束投影上对比确定性求解器，并加入迭代精炼机制。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 说明 LLM 目前不能独立替代优化求解器，工程师应把它当作生成初解、再配合精炼与校验的辅助工具。
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