LLaMEA

让大模型自动进化出更优算法,省去手工调参。

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 32 🐛 待处理 7 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 133
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

LLaMEA 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XAI-liacs
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
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
GitHub 星标★ 133
上线时间2024-06-03 00:00:00
代码更新2026-10-29
仓库体积755.2 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-15
浏览次数1

项目介绍

LLaMEA 是一个基于大语言模型驱动的进化算法框架,用于自动发现和优化算法。它把 LLM 作为变异算子,通过迭代生成、评估和筛选候选算法代码,在给定任务上搜索更优解。项目解决的核心问题是:传统算法设计依赖专家经验且耗时,而 LLaMEA 让 LLM 在进化循环中自动提出新算法、执行基准测试、根据反馈改进,从而降低算法研发门槛。核心能力包括:支持自定义问题接口、自动生成 Python 算法代码、多代进化与选择机制、可配置的 LLM 后端。适合研究自动算法发现、进化计算与 LLM 结合方向的开发者和研究者。

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 ★ 133

核心亮点

  • 用 LLM 作为变异算子自动生成算法代码,减少人工设计成本
  • 提供完整进化循环:生成、评估、选择、迭代,可直接跑通
  • 支持自定义问题接口,便于接入不同优化任务

不足之处

  • 项目尚处早期,文档和示例不够丰富
  • 依赖外部 LLM API,运行成本和稳定性受限于模型服务

适用场景

  • 自动搜索启发式算法用于组合优化问题
  • 研究 LLM 与进化计算结合的方法论实验
  • 为特定任务快速生成候选算法原型并基准测试

替代项目

OpenEvolve、FunSearch

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