突破算法边界：大语言模型 (LLM) 驱动自动启发式进化的两阶段创新

这项研究引入了一种极其创新的两阶段方法，彻底改变了大语言模型 (LLM) 设计算法的方式。通过有意生成然后再修复多样化（尽管最初是无效的）代码结构，这种方法成功打破了算法搜索空间中以前的限制。看到它在解决旅行商问题等复杂难题时，在优化性能和收敛速度上都取得了如此显著的提升，实在令人振奋。