LLaMEA

让大模型自动进化出更优算法，省去手工调参。

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。

开源 free 模型训练
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 125
维护状态 活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类模型训练
开发团队XAI-liacs
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/XAI-liacs/LLaMEA
定价模式free
价格说明开源免费，需自行部署
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 125
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-06-03 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-15
浏览次数0

使用教程

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

项目介绍

LLaMEA 是一个模型训练领域的开源项目，官方简介：Large Language Model Evolutionary Algorithm。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 124 星标。

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