LLM算法开发：以OpenEvolve做张量网络收缩序优化的案例研究

摘要

我们通过 OpenEvolve 张量网络收缩阶优化的案例研究来考虑基于 LLM 的算法开发。我们特别关注大语言模型的选择以及评估指标和测试实例等设计选择。我们的结果强调了验证者引导的进化编码代理对于算法开发/改进的前景，以及人类科学家评估、验证和解释的持续重要性以及相应的挑战。