EvoTune

让 LLM 自动进化出算法,省去手工设计

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 12 👀 关注 8
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 146
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

EvoTune 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队CLAIRE-Labo
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型algorithm-discovery,combinatorial-optimization,evolutionary-search,large-language-models,llm,reinforcement-learning
GitHub 星标★ 146
上线时间2025-03-24 00:00:00
代码更新2025-11-18
仓库体积34.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

EvoTune 是一个利用大语言模型(LLM)结合进化搜索与强化学习来自动发现算法的开源项目。它解决的核心问题是:传统算法设计依赖专家手工编写,耗时且难以覆盖广阔搜索空间。EvoTune 将算法表示成可执行代码,通过进化计算(变异、交叉)迭代优化,并引入强化学习信号引导搜索方向,从而在无人干预下自动生成高效、新颖的算法。项目基于 Python 实现,提供灵活的接口供研究者定制搜索策略和奖励函数。目前处于早期阶段,但已展示出在符号回归、策略优化等任务上的潜力,旨在降低算法发现门槛,加速 AI 驱动的科学发现。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 146

核心亮点

  • 结合进化搜索与强化学习,搜索效率高于纯随机或纯进化
  • 以代码形式表示算法,结果可直接运行和验证
  • 提供可定制接口,便于针对不同问题调整搜索策略

不足之处

  • 早期项目,文档和示例较少,上手门槛较高
  • 依赖 LLM API 或本地模型,运行成本不低

适用场景

  • 自动发现符号回归或数学公式
  • 生成强化学习策略或控制规则
  • 辅助科研人员探索新算法思路

替代项目

FunSearch、EvoPrompt、ADAS

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