Optima-CityU/LLM4AD_Next

解決的問題

LLM4AD_Next 消除了使用大型語言模型進行自動化演算法設計（LLM4AD）時通常所需的高門檻與繁瑣的手動設定。它實現了從自然語言問題描述到完整可執行的進化演算法搜尋流程的自動轉換。

工作原理

該系統使用互動式 AI 專家（llm4ad chat）與使用者對話以理解其需求。隨後，自動產生必要的框架元件，包括評估器、演算法骨架、設定與除錯器。為優化演算法，結合 LLM 驅動的設計與進化優化方法（如 EoH、MEoH、ReEvo 和 MCTS-AHD），以進化出高效率程式碼。同時也包含一個 Evolve-Block Advisor，可掃描現有程式碼庫，推薦適合進化的特定程式碼區塊。

適用對象

專為希望在無需手動建置複雜設定流程的情況下，自動化發現與優化演算法的研究人員與開發者設計。

主要亮點

• 互動式設定：透過對話式 AI 專家，從問題描述生成即開即用的應用框架。
• 進化搜尋：支援多種自動化啟發式設計方法，包括 IslandGA、DyCA、EoH、MEoH、ReEvo 和 MCTS-AHD。
• 程式碼分析：Evolve-Block Advisor 可識別並評分任何程式碼庫中的潛力程式碼區塊，以供進一步進化。
• 長期記憶：與 MindMemOS 整合，實現全域、專案與任務範圍的記憶功能。