AlgoTune

写更快的代码,用154道题检验你的算法优化能力

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 编程开发 🍴 复刻 15 🐛 待处理 2 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 119
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源基准测试项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

AlgoTune 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类编程开发
开发团队oripress
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源基准测试项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
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code-agent,code-generation,code-optimization,llm-agent,llm-benchmarking,llm-coder
GitHub 星标★ 119
上线时间2025-07-02 00:00:00
代码更新2026-06-24
仓库体积81.1 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

AlgoTune 是 NeurIPS 2025 推出的基准测试,包含 154 道数学、物理和计算机科学问题。其目标不仅是写出能解决问题的代码,还要求代码比现有实现更快。它提供了一个标准化的评估平台,用于衡量算法优化能力,推动开发者编写更高效的算法实现。核心能力包括:问题集覆盖多学科、自动评估运行时间、对比基线实现。该基准旨在激励算法优化研究,帮助开发者发现性能瓶颈并改进代码。

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 ★ 119

核心亮点

  • 覆盖数学、物理、CS 多领域,问题多样性高
  • 明确要求超越现有实现,直接对标性能优化
  • NeurIPS 背书,学术权威性强

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 基准规模较小(154题),可能不足以全面评估

适用场景

  • 算法竞赛选手训练性能优化技巧
  • 研究者评估新算法或代码生成模型的效率
  • 开发者学习如何针对具体问题调优代码

替代项目

HumanEval、CodeContests、LeetCode Benchmark

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