gigaevo-core

让大模型当变异器，自动迭代把程序改到更好

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 模型训练 🍴 复刻 28 🐛 待处理 2 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 128
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，免费使用

项目预览

gigaevo-core 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类模型训练
开发团队FusionBrainLab
官网地址https://airi-institute.github.io/gigaevo-cover
GitHubhttps://github.com/FusionBrainLab/gigaevo-core
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，免费使用
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evolution,language-model,llm
GitHub 星标★ 128
上线时间2025-11-17 00:00:00
代码更新2026-08-17
仓库体积27.6 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态维护中
收录时间2026-09-15
浏览次数1

项目介绍

gigaevo-core 是一个用大语言模型驱动的进化算法框架，目标不是训练模型参数，而是自动改进程序本身。它把待优化的代码或程序当作进化个体，通过 LLM 生成变异版本，再依据适应度进行选择，反复迭代，让程序在无需人工逐行改写的情况下逐步变好。核心能力包括：定义可执行的程序个体与适应度评估函数，由 LLM 完成语义级变异而非随机字符扰动，维护种群并执行选择、淘汰与保留，支持多轮迭代直到达到目标或预算上限。它适合需要自动搜索更优实现、自动修复或优化代码的场景，把传统遗传编程的随机变异换成 LLM 的定向改写，减少无效尝试，提高搜索效率。项目处于早期，接口和稳定性仍在演进。

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 2026-09-15 · 当前星标 ★ 128

技术标签

核心亮点

  • 用 LLM 做语义级变异，比随机字符扰动更可能产生可运行且有意义的改进
  • 把进化循环封装成可复用框架，只需提供程序个体和适应度函数即可跑通
  • Python 实现，依赖清晰，便于接入现有 LLM 接口和自定义评估逻辑

不足之处

  • 项目早期，API 和内部结构可能频繁变动，缺少稳定版本文档
  • 依赖 LLM 调用，迭代成本与延迟受模型服务影响，大规模种群搜索代价高

适用场景

  • 自动优化算法实现或脚本，让程序在给定指标下迭代变好
  • 自动修复或改进已有代码片段，减少人工反复调试
  • 研究 LLM 与进化算法结合，做程序搜索或代码生成的实验平台

替代项目

OpenEvolve、FunSearch、AlphaEvolve

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