research#llm🔬 Research分析: 2026年1月28日 05:02LLM驱动突破：设计更智能的优化问题发布:2026年1月28日 05:00•1分で読める•ArXiv AI分析这项研究展示了生成式人工智能令人兴奋的应用，使用大语言模型 (LLM) 设计复杂的优化问题。 创新地使用了进化循环和基于 ELA 的属性预测器，可以创建多样且可解释的基准问题。要点•这项研究在进化循环中使用大语言模型 (LLM) 来创建优化问题。•它侧重于设计具有特定、可控特征（如多模态性）的问题。•由此产生的库为算法测试提供了广泛的可解释基准问题集。引用 / 来源查看原文"由此产生的库为景观分析和下游任务（如自动算法选择）提供了一组广泛、可解释且可重现的基准问题。"AArXiv AI2026年1月28日 05:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧AI Ushers in a New Era of Autonomous Business Process Management较新RIFT: Revolutionizing How We Understand LLMs and Instruction Following!相关分析research人工智能的惊人崛起：追溯智力谱系到牛顿！2026年2月9日 17:32research真实世界机器人操控：机器人操作中的缩放定律出现2026年2月9日 17:32research人工智能的势头：加速生产力的新时代2026年2月9日 17:02来源: ArXiv AI