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AdaEva加速LLM驱动的算法设计
针对LLM自动算法设计中评估成本过高的问题，论文提出AdaEva自适应部分评估框架，逐步在更大实例子集上评估候选并淘汰劣者，无需改动底层LLM4AD流程或先验知识。基于逐次减半与统计竞赛两种机制，在多个框架与优化域上提升搜索效率与泛化能力。
arXiv cs.LG27 天前
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针对LLM自动算法设计中评估成本过高的问题，论文提出AdaEva自适应部分评估框架，逐步在更大实例子集上评估候选并淘汰劣者，无需改动底层LLM4AD流程或先验知识。基于逐次减半与统计竞赛两种机制，在多个框架与优化域上提升搜索效率与泛化能力。